基于容积粒子滤波的无人机FastSLAM算法研究

刘卫华; 王希彬; 周强

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FastSLAM算法中粒子滤波存在粒子退化问题,严重影响了滤波的精度.为解决此问题,提出了基于容积粒子滤波的FastSLAM算法.将容积卡尔曼滤波作为粒子滤波的重要性密度函数,获得所需要的加权粒子,进而通过计算粒子均值,获得系统状态的最小均方误差估计,能够很好地逼近系统状态后验概率,抑制粒子退化问题.在无人机应用环境下对该算法进行仿真验证,结果表明该算法在SLAM的估计精度和一致性方面都显示出较好的性能.

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来源
《系统仿真技术》 |2014年第3期|234-238|共5页
作者
刘卫华; 王希彬; 周强;
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作者单位

海军航空工程学院科研部,山东烟台264001;

海军航空工程学院控制工程系,山东烟台264001;

海军航空工程学院科研部,山东烟台264001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类航空仪表、航空设备、飞行控制与导航;
关键词
无人机; FastSLAM; 粒子滤波; 容积卡尔曼滤波;

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