文章摘要
刘利枚,蔡自兴.基于改进的粒子群优化的FastSLAM方法[J].高技术通讯(中文),2011,21(4):
基于改进的粒子群优化的FastSLAM方法
An approach to FastSLAM based on improved particle swarm optimization algorithm
  
DOI:
中文关键词: 粒子群优化(PSO);快速同时定位和地图创建(FastSLAM);惯性权重;遗传算法;提议分布
英文关键词: 
基金项目:国家自然科学基金,国家博士点基金
刘利枚,蔡自兴
1. 中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所,长沙,410083;湖南商学院计算机与电子工程学院,长沙,410205
2. 中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所,长沙,410083
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中文摘要:
      提出了一种基于改进的粒子群优化(IPSO)的快速同时定位和地图创建(FastSLAM)方法--IPSO FastSLAM算法.该算法在粒子预估过程中引入观测信息,调整了粒子的提议分布,增强了位置预测的准确性.改进的粒子群优化采用两步优化策略,即首先通过种群速度自适应调整惯性权重,有效地克服了粒子退化问题,改善了算法的实时性,然后针对粒子耗尽问题,在粒子群优化算法中引入遗传算法的变异运算对其进行改进,扩大解空间的范围,从而保持了种群的多样性.仿真和实时数据实验验证了该方法正确、可行.
英文摘要:
      
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