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基于固定滞后Gibbs采样粒子滤波的移动机器人SLAM


□ 张 恒 刘艳丽 樊晓平 瞿志华

  (1.华东交通大学 信息工程学院, 南昌 330013; 2.中南大学 信息科学与工程学院, 长沙 410075)
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  摘要:针对采用Rao-Blackwellized粒子滤波器的移动机器人同步定位与地图构建算法(RBPF-SLAM)所面临的粒子退化问题,提出了一种改进的采样方法。该方法在原有采样方法的基础上,加入一个用Gibbs采样实现的向后MCMC(Markov chain Monte Carlo)移动步骤,利用当前新获取的信息对机器人路径样本的最后一段进行调整,从而降低了样本退化的可能性。对比仿真实验验证了该方法的有效性。
  关键词:同步定位与地图构建; Rao-Blackwellized粒子滤波器; MCMC移动; Gibbs采样
  中图分类号:TP24文献标志码:A
  文章编号:1001-3695(2008)11-3292-04
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  Mobile robot simultaneous localization and mapping
  based on particle filtering with fixed-lag Gibbs sampling
  
  ZHANG Heng1,2, LIU Yan-li1, FAN Xiao-ping2, QU Zhi-hua2
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  (1. School of Information Engineering, East China Jiaotong University, Nanchang 330013, China; 2. School of Information Science & Engineering, Central South University, Changsha 410075, China)
  
  Abstract:For the particle degeneracy problem of mobile robot simultaneous localization and mapping algorithm using Rao-Blackwellized particle filter (RBPF-SLAM), this paper proposed an improved sampling strategy. After the usual RBPF sampling step was completed, it incorporated a post Markov chain Monte Carlo( MCMC) move step to perturb the trajectory of each particle over a fixed lag time. The added step exploited the new information to improve the filter’s estimation for previous time steps, and reduced the probability of degeneracy. Comparing with the usual RBPF-SLAM algorithm, experimental results show the efficiency of the proposed method. ......
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