基于改进的粒子群优化的FastSLAM方法

摘要：

提出了一种基于改进的粒子群优化(IPSO)的快速同时定位和地图创建(FastSLAM)方法--IPSO FastSLAM算法.该算法在粒子预估过程中引入观测信息,调整了粒子的提议分布,增强了位置预测的准确性.改进的粒子群优化采用两步优化策略,即首先通过种群速度自适应调整惯性权重,有效地克服了粒子退化问题,改善了算法的实时性,然后针对粒子耗尽问题,在粒子群优化算法中引入遗传算法的变异运算对其进行改进,扩大解空间的范围,从而保持了种群的多样性.仿真和实时数据实验验证了该方法正确、可行.

关键词：粒子群优化(PSO)、快速同时定位和地图创建(FastSLAM)、惯性权重、遗传算法、提议分布

所属期刊栏目：21

分类号：TP2;TP1

资助基金：国家自然科学基金90820302,60805027;国家博士点基金200805330005

在线出版日期：2011-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：422-427