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一种基于RBPF的、优化的激光SLAM算法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.93 MB | 2021-04-01

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　　针对基于RBPF的激光SLAM算法在重采样过程中出现的样本贫化和激光测量模型不准确的问题，提出种优化的激光SLAM算法。为缓解重采样过程中的样本贫化问题，采用最小采样方差重采样方法改进原重采样方法，使重釆样后的粒子保持多样性。结合似然域模型与意外对象观测概率，使激光测量模型更好地反映真实环境。实验结果表明，改进的重釆样方法定位效果较好，相对原激光SLAM算法，改进的激光SLAM算法在动态环境中的建图和定位精度更高。

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