一种改进的高斯混合概率假设密度SLAM算法
作者:
作者单位:

1. 北京交通大学电子信息工程学院,北京100044;
2. 石家庄铁道大学电气与电子工程学院,石家庄050043.

作者简介:

宋永端

通讯作者:

中图分类号:

TP273

基金项目:

国家863 计划项目(SS2012AA052302);国家自然科学基金项目(61134001, 60905055, 51274144);河北省自然科学基金项目(F2012210031);博士后科学基金项目(2013T60197);中央高校基本科研业务费项目(2014JBM014).


An improved Gaussian mixture PHD SLAM algorithm
Author:
Affiliation:

1. College of Electronic and Information Engineering,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China;
2. College of Electric and Electronic Engineering,Shijiazhuang Tiedao University,Shijiazhuang 050043,China.

Fund Project:

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    摘要:

    针对高斯混合概率假设密度SLAM(GMPHD-SLAM) 算法存在的估计精度低和计算代价高的问题, 提出一种无迹高斯混合概率假设密度SLAM算法(unscented-GMPHD-SLAM). 其主要特点在于: 将无迹卡尔曼滤波器应用于机器人位姿粒子权重计算及概率假设密度更新过程中, 可提高算法整体估计性能; 将更新的高斯项按照传感器视域分类, 有效降低了算法计算量. 通过仿真实验, 将所提出算法与传统PHD-SLAM 算法进行比较, 结果表明该算法在提高估计精度和降低计算负担方面是十分有效的.

    Abstract:

    For two problems in Gaussian mixture probability hypothesis density SLAM(GMPHD-SLAM) algorithm of low estimation accuracy and high computational cost, the GMPHD-SLAM algorithm based on unscented transform, called unscented-GMPHD-SLAM, is proposed. The main contribution lies that: the unscented Kalman filter is used in the calculation of particle’s weight and PHD update process, which improves the performance of the algorithm; the updated Gaussian components are classified based on the sensor’s field of view(FoV) , which reduces the computational cost. The proposed algorithm is compared with the traditional PHD-SLAM algorithm. The results show that the proposed algorithm is effective in accuracy improvement and reduction of computational cost.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

闫德立 宋永端 宋宇 康轶非.一种改进的高斯混合概率假设密度SLAM算法[J].控制与决策,2014,29(11):1959-1965

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  • 收稿日期:2013-09-04
  • 最后修改日期:2014-03-13
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2014-11-20
  • 出版日期: