改进粒子滤波器的移动机器人同步定位与地图构建方法

传统的基于粒子滤波器的移动机器人同步定位与地图构建(SLAM)方法往往随着迭代次数的增加会产生粒子退化的问题,提出了一种基于人工鱼群算法与定向重采样思想的改进的粒子滤波器用于移动机器人SLAM问题。方法首先将人工鱼群算法引入到粒子滤波器中,从而使得粒子分布在重采样之前就更加接近真实情况,然后利用定向重采样的方法,使得新产生的粒子更加接近于真实的运动情况,从而提高了机器人的位置估计精度与地图创建精度。仿真实验结果证明了该方法能够得到更多的有效粒子,而且能够提高粒子的多样性,并且提高SLAM性能。     

基于粒子滤波的移动机器人SLAM算法

针对FastSLAM算法对传感器精度要求较高,不适用于方向性差的超声传感器问题,提出了一种基于超声概率栅格地图环境特征点提取匹配的移动机器人粒子滤波同时定位与地图创建(SLAM)算法.该算法可分解为机器人位姿估计和环境路标估计2个部分.基于蒙特卡罗定位原理利用粒子滤波算法对机器人运动轨迹进行估计;在建立全局超声概率栅格地图的基础上,利用概率栅格地图环境特征提取算法对环境路标坐标进行估计.实验证明,该算法较好地解决了超声测距传感器由于散射角大带来的特征点估计不准的问题,对环境路标和机器人轨迹的估计都比较准确.并对移动机器人累计误差进行了有效的补偿,减少了由于累积误差造成的移动机器人轨迹扭曲失真.     

一种小型无人机的FastSLAM算法

为解决未知环境中小型无人机自主飞行问题,将SLAM算法从地面机器人的二维环境扩展到小型无人机的三维环境.首先,建立了小型无人机的SLAM算法数学模型,得到其非线性状态方程;然后,将小型无人机的SLAM问题分解成路径估计与环境地标估计两部分,分别采用粒子滤波器和扩展卡尔曼滤波器进行估计,提出了一种小型无人机的FastSLAM算法;最后,分别采用扩展卡尔曼滤波和FastSLAM算法进行仿真实验,仿真结果表明FastSLAM算法具有更好的定位精度.     

基于粒子群优化的移动机器人SLAM方法

针对传统Rao-Blackwellized粒子滤波器存在的粒子消耗问题,提出了一种基于粒子群优化的移动机器人同步定位与制图方法. 该方法在粒子重采样过程中利用粒子群优化算法获得机器人位姿的建议分布,并引入遗传算法中的交叉和变异操作对求得的粒子集进一步优化、调整. 改进后的粒子分布保持了粒子的多样性,有效提高了机器人位姿估计的一致性. 仿真结果表明,本文提出的方法与传统Rao-Blackwellized粒子滤波器相比,能有效解决粒子耗尽问题,使机器人获得更精准的定位和更准确的地图,具有可行性、实用性.      

结合退火优化和遗传重采样的RBPF算法

RBPF是一种有效解决同时定位和建图的算法。传统的RBPF算法使用的粒子数目多并且频繁地执行重采样,导致粒子退化且估计能力下降,从而构建的栅格地图精度不高。针对上述缺点,对RBPF提出优化,首先将机器人的运动模型与观测模型结合作为其混合提议分布,同时利用退火参数优化混合提议分布,调控两者在提议分布中的比例,使其更加精确;其次在重采样过程中根据粒子的权值对其进行分类,对高权重以及低权重粒子引入自适应遗传算法变异交叉操作,减少了重采样次数,有效维持了粒子多样性。在MATLAB上进行仿真验证,同时结合了Kobuki运动底盘在机器人操作系统(ROS)上进行实际验证。实验结果表明,与传统的RBPF算法相比,算法能够使用更少的粒子精确估计出机器人的位姿及路标,能够建立精度更高的栅格地图,并且具有更低的均方根误差和计算时间。     

一种高精度自适应粒子滤波算法

针对非线性非高斯系统的状态估计问题,提出一种新的高精度自适应粒子滤波算法.该算法采用有限差分扩展卡尔曼滤波器产生优选的建议分布函数,融入最新量测信息,有效克服了粒子退化问题;考虑到预测误差对粒子采样效率的影响,引入系统估计和预测提供的新息差值,通过新息差值在线自适应调整采样粒子数,较好地保证了粒子采样的高效性.理论分析...     

基于差分算法优化的自复位粒子滤波算法

粒子滤波器作为常用的非高斯非线性的滤波方法，已成功地应用于各种工程领域。然而传统的重采样方法导致了粒子贫化的问题，严重降低了滤波估计的精度与鲁棒性。文中提出一种结合跟踪失败检测与改进差分优化融合的自复位粒子滤波方法。首先通过跟踪失败识别方法对滤波估计值进行初步检验，在正常跟踪时不启用优化策略，算法性能与标准粒子滤波无异；在跟踪失败时，通过差分算法对粒子集进行复位，复位过程中设置了粒子置信区间的上下界以防粒子过度集中，并结合检验指示值规避对粒子的多次优化，以缩短算法的估计时间。仿真结果表明，文中算法通过动态调节方式继承了标准粒子滤波和差分进化粒子滤波的优点，有效提高了滤波估计的鲁棒性与估计精度，可在滤波成功时避免启用优化策略以降低算法的整体时间复杂度，并在滤波失败时启用差分优化策略进行自我复位以提高算法估计精度；且在相同定位精度下，其所需粒子数较标准粒子滤波更少，整体时耗较差分进化粒子滤波更低，在建模不确定时也可表现出良好的效果。     

改进粒子滤波在行人跟踪中的应用

为提高粒子滤波在目标跟踪中的性能,将萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)的优化思想引入粒子滤波,并用自适应差分进化(Self-adaptive Differential Evolution,SaDE)算法代替粒子滤波的重采样,提出一种改进的粒子滤波跟踪算法,并采用新的跟踪特征HSV-iLBP进行跟踪.该算法将FA用于粒子滤波的重要性采样,通过计算迭代来抽取更加有效的粒子,并将粒子滤波的重采样过程看作求解目标函数的最值问题,通过自适应差分进化算法的迭代寻找最优粒子,改善粒子的退化和贫化问题.HSV-iLBP模型由于结合了维数低的HSV颜色特征和iLBP纹理特征,从而在提高跟踪鲁棒性的同时,能有效降低计算复杂度.通过仿真实验,验证了改进算法在行人跟踪上具有更好的精度和速度.     

基于相对观测量的机器人合作FastSLAM算法

提出了一种基于相对观测量的合作快速同时定位与建图(FastSLAM)算法,即合作FastSLAM算法.给出了机器人合作定位的系统模型,假设每个机器人装配上能够测量与附近机器人之间相对位置和识别附近机器人的外部传感器.仅用机器人自身当作路标来对多机器人系统中每一个成员进行相对定位,分析了多机器人合作定位中相对观测量的约束关系.将多机器人运动信息和相对观测量与FastSLAM相结合,估计出机器人路径轨迹的后验概率分布,从而生成预测粒子,并计算每个粒子的权重,最后进行重采样使其能够递归估计修正机器人组中每个机器人的位置.仿真结果证明了该算法的有效性.     

基于粒子滤波器的室内移动机器人自定位

针对里程计和超声波传感器构建地图时由于累积误差易造成的地图扭曲失真,引入红外定位传感器作为绝对路标信息,生成全局拓扑地图,并在此基础上利用贝叶斯理论进行局部栅格地图的构建,混合地图减小了里程计的累积误差,提高了地图的稳定性.在此栅格地图中,采用改进的粒子滤波器进行定位.基于大权值粒子及周围空间描述机器人位姿置的概率更大的思想,提出了大权值自适应算法,较好地解决了传统粒子滤波器迭代过程中的退化问题.实验结果表明,在250 cm×500 cm的区域内,绝对路标栅格定位方法能够准确生成地图,改进的粒子滤波器的定位误差小于2 cm.     

基于EMA_UKF的移动机器人传感器故障诊断

针对移动机器人多传感器单个或组合故障的情况,提出一种基于EMA_UKF(expected mode augmentation-unscented Kalman filter)方法,用于解决传统固定结构交互多模型算法(FSMM)因模型数量多而造成实时性较差,以及扩展卡尔曼滤波(EKF)计算复杂且精度不高的问题。EMA_UKF方法将期望模型扩张算法(EMA)与无味卡尔曼滤波方法(UKF)相结合,首先利用模型集合自适应来确定期望模型;然后用期望模型扩张初始模型集,通过UKF滤波得到接近真实模型状态的估计结果,判断传感器故障类型。最后,通过与传统的FSMM方法的实验对比,表明该方法能够有效地判断出移动机器人单个或组合传感器故障类型,并且明显地提高了诊断精度。     

基于改进自适应无迹卡尔曼滤波的国产民机导航数据滤波算法

针对国产民用飞机导航数据存在杂波不能准确测量的问题,提出一种基于改进自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive unscented Kalman filter,AUKF)算法的导航数据滤波方法。将无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)与改进Sage-Husa次优无偏极大后验噪声估计器结合构造出改进AUKF,有效解决了在模型不确定或干扰信号统计特性不完全得知的情况下,滤波精度低甚至发散的问题,同时与维纳滤波器和小波阈值法滤波效果进行对比。选择ARJ21飞机实际运行的高度、经度及纬度数据进行仿真,结果表明：改进后的AUKF算法较其他滤波算法精度更高,有效提高了导航数据的可靠性。研究对提高国产民机导航定位精度具有重要意义。     

基于分布式无味边缘粒子滤波的同步定位与地图构建

针对复杂环境下同步定位与地图构建(SLAM)中分布式粒子滤波算法存在计算量大、粒子退化严重的问题,在分布式算法的基础上结合无味粒子滤波和边缘化算法,提出了一种基于分布式无味边缘粒子滤波的算法.该算法依据分布式思想将系统分解为多个仅包含部分状态量的子系统,各子系统均采用无味粒子滤波算法进行状态估计,通过边缘化算法优化无味粒子滤波算法的边缘分布函数,主滤波器融合各子滤波器的数据计算最终结果,克服了滤波精度低、计算复杂度高的问题.最后,通过仿真试验证明改进的分布式边缘粒子滤波算法能够抑制粒子退化现象,具有较好的实时性和滤波精度,是解决SLAM的新的有效方法.     

基于极大后验估计的STUKF算法跟踪再入弹道目标

针对弹道导弹再入阶段飞行受力情况复杂多变,状态噪声未知时变的非线性跟踪问题,提出基于极大后验估计的STUKF非线性滤波跟踪算法。该算法采用最小偏度单行采样策略,在保证跟踪精度的同时,提高实时性;引入带有多重次优渐消因子的强跟踪算法,在线调整状态一步预测均方误差阵,提高系统对突发机动跟踪的稳定性;采用指数加权的方法,利用次优无偏MAP时变噪声统计估计器,在线估计未知系统过程噪声的统计特性,提高系统应对噪声变化的能力。仿真结果表明:该算法具有比不敏卡尔曼滤波算法(UKF)和扩展卡尔曼滤波算法(EKF)更好的跟踪性能。     

非均匀分布量测下的扩展目标跟踪方法

针对雷达方位角变化导致散射源统计特性改变的问题,提出了一种非均匀分布量测下的扩展目标跟踪方法.算法通过轮廓质心法和接受-拒绝采样法产生伪量测,并构建了分层无迹卡尔曼滤波器(hierarchical unscented kalman filter,HUKF)来估计运动状态和形状参数.实验结果表明,相比于传统的无迹卡尔曼滤...     

IMM迭代无迹Kalman粒子滤波目标跟踪算法

针对传统交互式多模型(interactive multiple model,IMM)算法跟踪机动式再入目标精度差和实时性不高的问题,提出一种交互式多模型迭代无迹Kalman粒子滤波算法.该算法在多模型滤波过程中采用改进的粒子滤波算法,通过迭代无迹Kalman滤波融入最新观测信息,进而生成粒子滤波的重要性密度分布,从而提高采样质量,改善滤波算法性能.仿真结果表明,提出的算法相对于交互式多模型粒子滤波算法具有更好的跟踪效果.该算法对提高跟踪机动式再入目标的精度与实时能力具有一定的理论意义.     

面向移动传感器网络的自适应一致性融合估计方法

研究了具有时延和通信拓扑变换的移动传感器网络（MSN）分布式融合估计问题.结合无色信息滤波、自适应一致性算法并考虑通信时延而设计的基于自适应一致性的融合结构,提出了一种名为基于自适应一致性的分布式无色信息滤波（AC_DUIF）的分布式融合估计算法.以空中移动传感器网络跟踪移动目标为例,通过仿真验证了所提算法的性能.仿真结果表明,该方法能够在以分布形式提高网络中各节点对目标位置估计精度的同时,保证节点之间的一致性,并具备对网络通信延时的适应能力.     

迭代无迹Kalman粒子滤波的建议分布

对非线性非Gauss系统,粒子滤波是一种有效的状态估计方法。粒子滤波的关键是建议分布的选择,好的建议分布会改进粒子贫化和样本耗尽等粒子滤波存在的普遍问题。该文用迭代无迹Kalman滤波产生粒子滤波的建议分布,提出了一种新的粒子滤波算法——迭代无迹Kalman粒子滤波。给出的建议分布将最新的观测融入样本过程并修正该过程,从而改进了滤波性能。数值模拟结果表明,提出的算法与常用的无迹粒子滤波、扩展Kalman粒子滤波相比,具有数值稳定、估计结果精确的优点。     

基于平方根UKF的水下纯方位目标跟踪

为了避免被动跟踪中非线性性带来的计算复杂化及跟踪精度的下降,该文将平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)算法应用到水下仅测角目标跟踪.利用协方差平方根代替协方差参加递推运算,解决了标准无迹卡尔曼滤波(UKF)算法中由于计算误差和噪声等因素有可能引起误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题,保证了滤波算法的数值稳定性,提高了跟踪的精度和可靠性.仿真结果表明,SR-UKF非线性滤波算法应用于水下仅测角目标跟踪系统是有效的,而且滤波精度、稳定性和收敛时间明显优于扩展卡尔曼滤波(EKF)和标准UKF算法.