【摘 要】
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为了使自主移动机器人在SLAM（同步定位和地图创建）上更加准确,分析了粒子滤波器（Particle Filter,PF）的FastSlam算法在粒子退化和粒子早熟两方面的不足,提出了一种改进算法（IGA算
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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为了使自主移动机器人在SLAM（同步定位和地图创建）上更加准确,分析了粒子滤波器（Particle Filter,PF）的FastSlam算法在粒子退化和粒子早熟两方面的不足,提出了一种改进算法（IGA算法）。该算法通过替代原有的重采样过程,改善了粒子多样性,提高了预测精度。在粒子早熟方面采用模拟退火思想对遗传算子进行改进,避免了遗传算法中的遗传算子易陷入局部最优解产生“早熟”现象问题。仿真结果表明,IGA算法使粒子保持的多样性更加持久,算法精度持续时间更长。
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