针对基于RBPF-SLAM的传统算法在地图构建过程中会存在由于粒子退化等导致定位精度不足的问题,提出了一种改进的RBPF-SLAM方法.为了构建精确的地图,将运动里程计与激光测量数据相结合,调整粒子权重,并通过自适应重采样的方法重新估计粒子的权重,得到精确的栅格地图,改进了粒子滤波在地图估计中的不足.仿真结果表明,通过将...
为了实现自主导航，机器人需要理解运动场景的结构和方向。与此同时，定位和地图构建(simultaneous location and map construction,SLAM)已经成为自主导航研究中的重要内容。机器人创建地图,更新结构和定位自己，实 现导航。基于粒子滤波的SLAM算法，例如FastSLAM 算法和GMapping算法⑴，利用了粒子滤波非参数特性,能够处理多模...
各种算法应用场景混乱等问题,造成SLAM并未实现真正的产品化.针对现有问题,本文主要研究了SLAM算法建图定位的精度以及SLAM算法应用场景分类的问题.本文首先在研究RBPF和Cartographer算法原理的基础上,并对RBPF算法的实时性进行了相应的改进.对RBPF算法,改进的RBPF算法和Cartographer算法所建地图的精度进行了仿真分析,得出了...
并设计底盘驱动模块和控制模块;软件设计中,以改进RBPF算法为基础,设计了轮式机器人SLAM导航系统的实现程序,应用算法代入的方式加强了普通轮式机器人导航算法对粒子计算与卡尔曼滤波的敏感程度;实验结果表明,在有障碍物的室内场景中,与传统滤波算法以及基于软件库系统相比,改进RBPF算法规划的路径更短,导航错误点出现率降低...
果蝇优化算法针对基于传统Rao-Blackwellized粒子滤波(Rao-Blackwellised Particle Filter,RBPF)算法的移动机器人在进行同时定位与地图构建(Simultaneous Location and Mapping,SLAM)时易发生粒子退化导致移动机器人位姿估计不准确以及地图一致性较差的问题,提出一种基于果蝇优化算法的RBPF-SLAM算法.该算法将果蝇种群觅食过程中...
针对基于RBPF-SLAM的传统算法在地图构建过程中会存在由于粒子退化等导致定位精度不足的问题,提出了一种改进的RBPF-SLAM方法。为了构建精确的地图,将运动里程计与激光测量数据相结合,调整粒子权重,并通过自适应重采样的方法重新估计粒子的权重,得到精确的栅格地图,改进了粒子滤波在地图估计中的不足。仿真结果表明...
本发明公开了一种基于自适应细菌觅食优化算法的RBPF‑SLAM方法,通过整合经典细菌觅食优化算法的复制操作及维度自适应学习算法,实现机器人位姿的二次预测,增加了构图精确性。并依据自适应细菌觅食优化算法迁徙操作的思想,设计了新的自适应重采样方法,应用于移动机器人SLAM问题。本发明应用自适应细菌觅食优化算法对机器人...
本发明公开了一种基于分层粒子群优化算法的RBPFSLAM计算方法,涉及基于激光雷达的室内移动机器人定位与地图构建的科学研究,将粒子群优化算法应用到RBPFSLAM算法中,在重采样过程中引入粒子群优化算法更新粒子位姿,根据权值划分粒子种类,对中等权值粒子保留,从而应用于室内移动机器人SLAM领域;发明借鉴粒子群寻优策略的新智能...
海鸥优化算法最小方差重采样为解决PBRF-SLAM中由于粒子退化和粒子耗尽而导致的定位失真和建图一致性差的问题,提出了基于海鸥优化和最小方差重采样的优化方法.在PRBF-SLAM的采样过程中,采样一系列辅助粒子,并利用海鸥优化算法对这些粒子进行寻优,找到估计位姿的最优解,从而避免因陷入局部极值导致的粒子退化.在PRBF-...
海鸥优化算法最小方差重采样为解决PBRF-SLAM中由于粒子退化和粒子耗尽而导致的定位失真和建图一致性差的问题,提出了基于海鸥优化和最小方差重采样的优化方法.在PRBF-SLAM的采样过程中,采样一系列辅助粒子,并利用海鸥优化算法对这些粒子进行寻优,找到估计位姿的最优解,从而避免因陷入局部极值导致的粒子退化.在PRBF-...