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采用双重采样的移动机器人Monte Carlo定位方法

李天成  孙树栋  
【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,有效减轻粒子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子加权聚合,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.

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