一种新的粒子滤波SLAM算法

摘要：

粒子滤波SLAM算法的复杂度与特征个数呈线性关系,对于大规模SLAM有明显的计算优势,但是这些算法不能长时间满足一致性要求.将边缘粒子滤波技术(marginal particle filtering,MPF)运用到SLAM技术中,并利用Unscented Kalman滤波(UKF)来计算提议分布,得到了一种新的粒子滤波SLAM算法.新算法避免了从不断增长的高维状态空间采样,非常有效地提高了算法中的有效粒子数,大大降低了粒子的权值方差,保证了粒子的多样性,同时也满足一致性要求.该算法克服了一般粒子滤波SLAM算法的缺点,性能优势十分明显.

关键词：同时定位与地图创建、边缘粒子滤波、unscented Kalman滤波、有效粒子数、权值方差、一致性

所属期刊栏目：45

分类号：TP24;TP18(自动化技术及设备)

资助基金：国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目2006AA04Z238

在线出版日期：2008-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：853-860