基于改进雁群PSO算法的模糊自适应扩展卡尔曼滤波的SLAM算法

被引：10

作者：

陈卫东 ^{[1
,2
]}

刘要龙 ^{[1
,2
]}

朱奇光 ^{[1
,2
]}

陈颖 ^{[3
]}

机构：

[1] 燕山大学信息科学与工程学院

[2] 河北省特种光纤与光纤传感重点实验室

[3] 燕山大学电气工程学院

来源：

物理学报 | 2013年 / 62卷 / 17期

关键词：

同时定位与地图创建; 雁群粒子群算法; 分数阶微积分; 混沌;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP242 [机器人];

学科分类号：

1111 ;

摘要：

针对扩展卡尔曼滤波同时定位与地图创建算法中难以建立准确的先验噪声模型的问题,提出一种基于改进雁群粒子群算法的模糊自适应卡尔曼滤波算法.利用分数阶微积分改进粒子进化速度,利用混沌来改进粒子的初始化和发生早熟时的处理.改进后的雁群粒子群算法在收敛速度与避免早熟方面有了很大改进,并将改进的雁群粒子群算法用于模糊自适应扩展卡尔曼滤波同时定位与地图创建算法的训练,并与用雁群粒子群算法训练的模糊自适应扩展卡尔曼滤波同时定位与地图创建算法进行对比,其在定位与构图方面有很大的提高.

引用

页码：105 / 111

页数：7

共 8 条

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