一种基于遗传算法的FastSLAM 2．0算法

周武; 赵春霞

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FastSLAM 2.0算法的重采样过程会带来"粒子耗尽"问题,为了改进算法的性能、提高估计精度,将FastSLAM 2.0算法与遗传算法相结合,提出了一种解决SLAM问题的方法——遗传快速SLAM算法.针对FastSLAM 2.0算法的特点,设计了一种改进的遗传算法来兼顾粒子权值和粒子集的多样性.遗传快速SLAM算法采用unscented粒子滤波器估计机器人的路径,地图估计则采用扩展卡尔曼滤波器.采用SLAM领域的标准数据集"car park dataset"对提出的算法进行了验证,实验结果表明遗传快速SLAM算法在估计精度和一致性方面都具有较好的性能,并且算法的计算复杂度能满足实时性要求.

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来源
《机器人》 |2009年第1期|25-32|共8页
作者
周武; 赵春霞;
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作者单位

南京理工大学计算机科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机器人技术;
关键词
同时定位与地图创建; 遗传算法; 粒子滤波器; unscented卡尔曼滤波器; 扩展卡尔曼滤波器;

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