移动机器人的改进无迹粒子滤波蒙特卡罗定位算法
粒子滤波是移动机器人蒙特卡罗定位(Monte Carlo localization,MCL)的核心环节.首先,针对粒子滤波过程的粒子退化问题,利用迭代Sigma点卡尔曼滤波来精确设计粒子滤波器的提议分布,以迭代更新方式将当前观测信息融入顺序重要性采样过程,提出IUPF(Improved unscented particle filter)算法.然后,将IUPF与移动机器人MCL相结合,给出IUPF-MCL定位算法的实现细节.仿真结果表明,IUPF-MCL是一种精确鲁棒的移动机器人定位算法.
移动机器人、蒙特卡罗定位、粒子滤波、无迹卡尔曼滤波
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TP2(自动化技术及设备)
国家高科术研究发展计划863计划2007AA04Z232;国家自然科学基金60909055;90820304;机器人技术与系统国家重点实验室开放研究项目SKLRS-2009-ZD-04;中国博士后科学基金20080440382
2010-11-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
851-857
