10.3969/j.issn.1000-386x.2020.07.034
基于狮群优化的FastSLAM算法
针对传统FastSLAM算法存在的粒子退化和粒子多样性缺失,从而导致精度方面退化的问题,提出一种基于狮群优化的FastSLAM算法.利用狮群优化方法对FastSLAM中预测粒子进行更新,调整粒子的建议分布,对粒子群进行分工合作扩大搜索范围,增加粒子多样性;通过"适者生存"的竞争法则促使粒子更快地朝着真实的机器人位姿状态逼近,减缓粒子退化.利用MATLAB平台进行仿真实验,实验结果表明,该算法具有可行性和优越性,有效提高了SLAM精度.
狮群优化算法、同时定位与建图、粒子滤波器、FastSLAM算法、群智能算法
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TP273(自动化技术及设备)
国家自然科学基金项目;安徽省科技重大专项
2020-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
206-211
