基于自适应渐消无迹粒子滤波的Unscented FastSLAM算法

来源：计算机应用研究杂志2019年第5期北京时间：

作者：王倩,曾庆军,张家敏,姚金艺,周启润,戴晓强,

单位：1.江苏科技大学a.电子信息学院;b.计算机科学与工程学院,江苏镇江212003；2.江苏舾普泰克自动化科技有限公司,江苏镇江212003；

摘要：针对机器人导航无迹快速同步定位与地图构建（Unscented FastSLAM）算法由于重采样造成样本粒子退化，进而导致估计精度下降的问题，提出一种基于自适应渐消无迹粒子滤波的Unscented FastSLAM算法。该算法将无迹粒子滤波与渐消滤波相融合产生自适应建议分布函数，同时将粒子根据权值进行优化组合，仅对组合后的部分不稳定的粒子进行系统重采样。通过这两方面使得系统在具有高度自适应性的同时保证粒子的多样性，缓解粒子的退化现象。仿真实验表明，提出算法与Unscented FastSLAM算法相比，可以用较少的粒子实现更高的SLAM的估计精度，很大程度上降低了SLAM算法的复杂度。

关键词：同步定位与地图构建,粒子退化,自适应渐消无迹粒子滤波,自适应部分系统重采样,

基金资助：国家自然科学基金资助项目(11574120)；江苏省自然科学基金资助项目(BK20160564)；江苏省国际科技合作项目(BZ2016031)；镇江市国际科技合作项目(GJ2015008)；；