粒子滤波是移动机器人蒙特卡洛定位(Monte Carlo Localization,MCL)中的核心环节。本文针对传统SIR粒子滤波算法存在的粒子退化效应,利用Cubature卡尔曼滤波来精确设计粒子滤波器的提议分布,实现将当前观测信息融入粒子滤波的重要性采...
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粒子滤波是移动机器人蒙特卡洛定位(Monte Carlo Localization,MCL)中的核心环节。本文针对传统SIR粒子滤波算法存在的粒子退化效应,利用Cubature卡尔曼滤波来精确设计粒子滤波器的提议分布,实现将当前观测信息融入粒子滤波的重要性采样过程,提出Cubatur eMCL算法并结合仿真试验分析了其性能。结果表明,Cubature MCL算法是一种精确鲁棒的移动机器人概率定位方法,可对解决移动机器人的定位问题提供有意义的参考。
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