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| 稿件标题： | 基于海鸥优化改进采样过程的RBPF-SLAM算法 |
| 稿件作者： | 施振稳，张志安，黄学功，华洪，陈冠星 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2021.09.033 |
| 科学编辑： | 杨柯 博士（ 杭州电子科技大学） |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 同时定位与地图构建；RaoBlackwellized粒子滤波器；海鸥优化算法；最小方差重采样 |
| 文章摘要： | 为解决PBRFSLAM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PRBFSLAM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PRBFSLAM的重采样过程中，采用最小方差重采样方法替换原先的重采样方法，充分使用辅助粒子，尽可能保证重采样后粒子的多样性。利用Intel Research Lab和ACES Building公开数据集进行SLAM仿真，结果表明优化后的算法相比Gmapping算法总体的平移误差分别降低了36.36%和41.67%，总体的旋转误差分别降低了33.33%和40%。 |
| 引用本文格式： | 施振稳，张志安，黄学功，等.基于海鸥优化改进采样过程的RBPFSLAM算法［J］.兵器装备工程学报，2021，42(09)：210-214,279. SHI Zhenwen, ZHANG Zhian, HUANG Xuegong, et al.RBPFSLAM Algorithm on Seagull Optimization to Improve the Sampling Process［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2021，42(09)：210-214,279. |
| 刊期名称： | 2021年09期 |
| 出版时间： | 2021年9月 |
| 上线时间： | 2021年9月28日 |
| 浏览次数： | 2750 |
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