计算机工程

作者：吴正越, 张超, 林岩

单位：北京航空航天大学 自动化科学与电气工程学院, 北京 100191

关键词：激光SLAM算法,样本贫化问题,最小采样方差,激光测量模型,似然域模型

基金：国家自然科学基金（61673038）。

针对基于RBPF的激光SLAM算法在重采样过程中出现的样本贫化和激光测量模型不准确的问题，提出一种优化的激光SLAM算法。为缓解重采样过程中的样本贫化问题，采用最小采样方差重采样方法改进原重采样方法，使重采样后的粒子保持多样性。结合似然域模型与意外对象观测概率，使激光测量模型更好地反映真实环境。实验结果表明，改进的重采样方法定位效果较好，相对原激光SLAM算法，改进的激光SLAM算法在动态环境中的建图和定位精度更高。

来源：2020年第7期

《计算机工程》期刊编辑部

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