采用双重采样的移动机器人Monte Carlo定位方法

摘要：

移动机器人Monte Carlo定位效率受限于大量粒子的权值更新运算.本文提出一种实现粒子集规模自适应调整的双重采样方法:第一层基于粒子权重的固定粒子数重采样,有效减轻粒了权值退化并保证预测阶段粒子多样性;第二层粒子稀疏化聚合重采样,基于粒子空间分布合理性将粒了加权聚合,从而减少参与权值更新粒子数.该方法通过提高粒子预测能力保证滤波精度,通过减少权值更新运算提高了粒子滤波效率.仿真实验表明,双重采样方法能够有效实现粒子集规模自适应调整,采用双重采样的移动机器人Monte Carlo定位方法是高效、鲁棒的.

关键词：Monte Carlo定位、自适应粒子滤波、双重采样、移动机器人

所属期刊栏目：36

分类号：TP2(自动化技术及设备)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2007AA04Z187

在线出版日期：2010-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1279-1286