基于随机有限集的SLAM算法

提出一种基于随机有限集的同步定位与地图创建算法,该算法利用随机有限集对环境地图和传感器观测信息建模,建立联合目标状态变量的随机有限集。依据Bayesian估计框架,利用概率假设密度滤波的粒子滤波实现对机器人位姿和环境地图进行同时估计。新算法避免了数据关联过程,并能更加自然有效地表达同步定位与地图创建(simultaneous localization and mapping, SLAM)问题中多特征-多观测特性及多种传感器信息。在仿真实验中,利用FastSLAM2.0算法和新算法进行对比,实验结果验证了新算法的优越性。     

基于蚁群算法的多目标跟踪方法

提出了一种新的基于蚁群算法的多目标跟踪方法.方法采用蚁群算法实现多目标跟踪中的数据关联,首先将多目标跟踪中的数据关联问题表示为具有约束条件的优化问题.用蚁群算法对该优化问题求解,得到的解即为最优关联.为验证该算法的有效性,在两种状态估计方法EKF(extended Kalman filter)和S1S(sequential importance sampling)的基础上进行了多目标跟踪实验,并且与传统的NN(nearest neighbor)方法进行了比较.在与SIS框架结合时,算法中采样粒子包括状态矢量和关联矢量,状态矢量通过序贯重要性重采样获得,关联矢量通过蚁群算法求得.实验结果表明,将蚁群算法融合进SIS算法进行多目标跟踪是有效的.     

基于扩展Hopfield模型的神经网络JPDA算法研究

研究了Hopfield模型的神经网络数据关联算法.在此基础上,通过引进扩展的Hop6e阳模型,建立了一种能够自动调节网络参数的神经网络数据关联算法,克服了神经网络数据关联算法应用过程中需要人工干预选择网络参数的缺点.仿真实验证明了新算法比JPDA算法具有更高的运行效率,而性能与其相同,是密集多回波环境中一种有效的关联算法.     

多目标跟踪中的数据关联算法

在目标的正确回落入其跟踪门内的概率PtG <1的情况下 ,推导了联合概率数据关联算法中联合事件发生概率的计算公式。提出了一种能容易地产生多目标和多回波的联合事件的方法———假设树方法。并且提出了一种新的多目标跟踪中数据关联的快速算法。此算法用于解决杂波环境中多目标跟踪的数据关联问题 ,取得了较好的结果。     

基于信息熵权的最近邻域数据关联算法

复杂环境下雷达数据关联算法是多目标跟踪领域研究的重难点问题之一。其中,最近邻域算法虽然是一种计算量小、工程易应用的有效数据关联算法,但是存在数据关联正确率不高,滤波结果不够精确和多目标跟踪时易产生错误关联的问题。为改善该算法的数据关联效果,提出了一种最近邻域数据关联算法,通过进一步深度挖掘已知量测信息的熵,按照熵权法分析并确定各自量测指标的权值,再利用权值对最近邻域算法的统计距离关联准则进行优化,从而改善原算法在单目标跟踪中存在的问题。通过仿真实验结果分析得出,该算法相比于原算法具有更高的数据关联正确率、更小的跟踪误差和更快的收敛效果。     

被动传感器阵列中基于视线距离的数据关联

针对低检测概率环境下被动传感器阵列中的数据关联问题,提出了一种基于视线距离的数据关联新算法。首先详细分析了传统基于视线距离数据关联方法的不足,提出各个观测站对于同一个目标的平均视线距离应最小。同时,认为同一个目标只要被超过2/3的传感器所观测,此关联组合就有效。最后,利用关联组合的平均视线距离和有效传感器个数来设计模糊隶属度函数,以模糊关联隶属度最大为关联准则构建数据关联算法,给出了算法流程。实验结果表明,在检测概率不为1、误差较大的多目标环境下,提出的算法要明显优于传统方法。     

基于自适应渐消EKF的FastSLAM算法

快速同时定位与建图(fast simultaneous localization and mapping, FastSLAM)算法的采样过程会带来粒子退化问题,为了改进算法的性能,提高估计精度,从研究粒子滤波的建议分布函数出发,提出基于自适应渐消扩展卡尔曼滤波(adaptive fading extended Kalman filter, AFEKF)的FastSLAM算法。该算法基于FastSLAM的基本框架,利用AFEKF产生一种参数可自适应调节的建议分布函数,使其更接近移动机器人的后验位姿概率分布,减缓粒子集的退化。因此在同等粒子数的情况下,该算法有效提高了SLAM精度,以此减少所使用的粒子数,降低算法的复杂度。基于模拟器和标准数据集的实验仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于FastSLAM的RoboCup家庭组机器人自定位方法研究

FastSLAM算法为机器人定位与地图构建开辟了新的研究方向,研究该理论在RoboCup家庭组机器人自定位系统上的应用.从贝叶斯滤波理论,Rao-Blackwellised解耦,粒子滤波器原理等方面论述了FastSLAM的关键技术及基本理论.针对家庭组机器人非结构化场景的特殊情况,提出基于FastSLAM的定位策略.仿真结果表明算法的有效性和鲁棒性,能够为家庭机器人在非结构化场景中的定位问题提供有效地解决方案.     

基于幅值信息的联合概率数据关联粒子滤波算法

针对非线性非高斯环境下多目标被动跟踪的低可观测问题,将粒子滤波、联合概率数据关联和量测的幅值信息相结合,提出了一种基于幅值信息的联合概率数据关联粒子滤波算法。将联合概率数据关联算法中的关联似然与幅值似然比相结合,利用粒子滤波算法进行跟踪滤波,用幅值量测来改善低可观测条件下的目标跟踪性能。仿真结果表明,该算法提高了数据关联的可靠性和目标跟踪的精度。     

多传感器数据融合中的多目标静态数据关联

本文研究了无杂波和漏检的情况下三种不同类型、不同位置的传感器对数目未知的目标进行检测时的静态数据关联问题.这一问题可以通过对测量划分的联合似然函数的极大化来解决,通常可将其转化为三维匹配问题,但其求解的复杂度是NP的.本文提出了一种基于遗传算法的优化算法,来解决三维匹配问题,实验结果表明这种算法具有很高的关联成功率.