Robust Robot Monte Carlo Localization
Eryong Wu · Acta Automatica Sinica · 2009
摘要: 提出一种基于粒子滤波器的机器人定位算法. 首先利用一并行扩展卡尔曼滤波器作为粒子预测分布, 将当前观测的部分信息融入, 以改善滤波效果, 减小所需粒子数; 然后提出变密度函数边界的马尔可夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo, MCMC)重采样方法, 以提高粒子的细化能力; 最后结合普通重采样方法, 提出一种改进的MCMC重采样的机器人定位算法, 减少粒子匮乏效应的同时, 提高了定位精度. 实验结果表明, 该算法较传统方法在计算复杂度、定位精度和鲁棒性方面都有显著提高. 关键词: 机器人定位 / 粒子滤波 / 马尔可夫-蒙特卡洛 / 重采样