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机器人定位中稳健的自适应粒子滤波算法.pdf
( ) ISSN 清华大学学报 自然科学版 2005 年 第 45 卷 第 7 期 1538 CN 112223N ( ) , 2005, . 45, . 7 920923 J T singhua U niv Sci T ech V o l N o 机器人定位中稳健的自适应粒子滤波算法 蒋正伟, 谷源涛, 唐 昆 (清华大学 电子工程系, 北京 100084) 摘 要: 为了提高粒子滤波算法在机器人定位中的性能, 在 题。 粒子滤波算法是一种序列M on te Carlo 方 基本粒子滤波算法的基础上, 引入概率回退的方法对机器人 法[ 1, 2 ] , 其基本思想是采用带有权重的粒子的集合来 的初始状态进行估计, 采用窗口滤波更新粒子集合, 根据对 表示对系统状态的估计, 并通过序贯权重采样法 机器人位置估计的情况动态更新粒子集合的大小, 得到一种 ( sequen tial im po rtance sam p ling w ith resam p ling , 改进的粒子滤波算法——稳健的自适应粒子滤波算法。仿真 S ISR ) 来更新粒子集合, 实现对系统状态的动态估 结果表明: 该算法充分利用了对机器人位置估计的有效信 计, 适用于非线性非 Gau ss 动态系统的状态估计 息, 在显著提高算法稳健性的同时, 降低了运算复杂度, 较好 地解决了机器人定位这一非线性非 Gauss 状态在线估计 问题。 问题。 目前粒子滤波算法在机器人定位中已经获得成 关键词: 机器人定位; 粒子滤波; ( ) 距 功的应用[ 3 6 ] , 但算法的实时性和稳健性仍有不足。 K L Kullback L eibler 离; 概率回退 本文提出自适应粒子滤波算法, 通过引入概率回退 的方法对机器人的初始状态进行估计, 提高初始化 中图分类号: T P 242 文献标识码: A 文章编号: (2005) 粒子集合的有效性; 采用窗口滤波对粒子集合进行
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