摘要
针对经典蒙特卡洛定位算法,提出了两种改进策略,用于减少算法的复杂度。首先在粒子初始化阶段,通过距离匹配,一次性确定每个粒子的角度分量,可以明显减少计算量;其次,采用离线方式构建离散状态空间的权重表,从而在定位过程中,直接查表来确定各个粒子的权重,减轻了在线计算消耗。通过与经典蒙特卡洛定位算法比较,所提出的算法具有计算量小,收敛速度快的优点。
Two strategies were proposed to improve the classical Monte Carlo Localization algorithm on computing complexi- ty. Firstly, the angle element of every particle was determined at the initial by distance matching, which can decrease the compu- ting consuming. Then, a weight table was established for the discrete state space off line. By table indexing, the weight of every particle was exported directly. So the on - line weight calculation was avoided. Compared with the classical method, the proposed algorithm is less time -consuming and rapidly converging.
出处
《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》
CAS
2014年第1期9-13,共5页
Journal of Wuhan University of Technology：Information & Management Engineering
基金
教育部留学回国人员科研启动基金资助项目(20091j0011)
湖北省高等学校省级教学研究基金资助项目(2012097)
国家级大学生创新训练计划基金资助项目(20131049709008)
武汉理工大学自主创新研究基金资助项目(126609002)
关键词
自定位
移动机器人
环境地图
粒子滤波器
self - localization
mobile robot
environment map
particle filter
