基于粒子滤波器的SLAM的仿真研究

机器人同时定位与精确地图创建能力是自主移动机器人的先决条件。SLAM的很多实现方法无法解决有大量环境特征的环境。应用粒子滤波器和卡尔曼滤波器分别估计机器人位姿和环境特征的后验概率分布。这个算法的基础是把后验概率分解成路径的后验概率和环境特征的后验概率分布。为避免衰竭问题,在粒子滤波器的重采样阶段,除了用权值选取粒子,还在更新阶段直接注入从传感器数据生成的少量粒子。仿真结果显示这个算法可以用100个粒子处理5000个环境特征的优越性。