重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2023, Vol. 37 ›› Issue (11): 257-268.
• “智能机器人感知、规划及应用技术”专栏 • 上一篇 下一篇
杨光永，蔡 艳，陈旭东
摘要： 针对传统粒子滤波算法（ｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒ，ＰＦ）重采样导致粒子贫乏，以及需增加粒子 数提高估计精度的问题，提出一种基于多策略人工兔算法优化的粒子重组滤波算法。引入中垂 线算法提高人工兔算法收敛速度，通过其觅食与隐藏机制，使得最优粒子引导粒子集向高似然 区域移动，以此提高估计精度；实时计算最优粒子附近的粒子密度，当密度大于设置的阈值时， 自适应调整迭代次数，当大于最大密度值时，引入自扰动策略避免陷入局部最优以及增加样本 多样性；重采样阶段，将筛选后保留的粒子与剩余粒子重新组合成新的粒子，以此增加粒子多样 性。通过仿真检验改进算法在 ＳＬＡＭ中的性能，结果表明：该算法与其他 ３种算法相比，位姿与 路标估计精度更高，鲁棒性更佳。
中图分类号:
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