一种用于运动跟踪的加窗粒子滤波新算法研究

为了提高粒子滤波算法在视频跟踪中的性能,在基本粒子滤波算法的基础上,采用窗口滤波更新粒子集合,根据对目标位置估计的情况动态更新粒子集合大小,得到一种改进的粒子滤波算法--加窗粒子滤波算法.该算法利用估计窗内的混合抽样粒子集描述后验分布,通过对估计窗内具有不同权值的粒子集依据其权值大小进行抽样,并根据当前观测值对抽取的粒子状态进行更新,实现对目标的跟踪.仿真实验结果表明:这种跟踪算法在不影响跟踪精度的情况下,大大减少了计算量,较好地解决了视频目标跟踪这一非线性非高斯状态在线估计问题.     

栅格地图中基于改进粒子滤波的SLAM

针对移动机器人在未知环境中导航时由于机器人本身位置不确定、所处环境不可预知等问题,提出了一种在栅格地图中基于改进粒子滤波的SLAM定位算法.首先利用贝叶斯规则更新环境信息;然后利用改进粒子滤波对机器人进行定位,地图更新和机器人定位交替进行,直到将整个环境探测完毕.仿真结果表明:该算法在SLAM中增强了实时性,比较精确地...     

基于均值迁移的粒子滤波算法研究

针对弱观测噪声环境下的粒子退化现象,特别是观测噪声较小时非线性非高斯的粒子滤波问题,提出了一种基于均值迁移的粒子滤波算法。首先,将核密度估计的无参快速模式匹配算法引入到粒子滤波中,并迭代计算概率密度估计。然后,利用均值迁移估计粒子梯度的方向,计算每个粒子移向其样本的均值。当粒子位置发生改变时,对重采样粒子进行加权处理。最后,根据本算法采样更新粒子集,有效地克服了粒子退化现象并提高了状态估计精度。     

粒子群优化的多机器人协作定位方法

针对异质多机器人具有不同的感知能力和处理能力的特点,提出一种基于粒子群优化的多机器人协作相对定位方法.该方法将常规粒子滤波方法与粒子群优化算法有机结合,通过粒子群优化方法对预估粒子进行更新,同时利用多机器人之间的相对观测信息,调整粒子的提议分布和粒子权重,增强多机器人位置预测的有效性,提高多机器人定位的精度.实时数据实验结果表明:该方法正确、可行.     

基于粒子滤波的微小型移动机器人红外定位研究

对微小型移动机器人之间的协作定位问题进行了研究.根据微小型机器人的结构特点,建立了它们之间的红外定位模型.在红外定位的基础上,将粒子滤波算法应用于微小型移动机器人的状态估计中.结合红外传感器信息更新各时刻机器人位姿信息的粒子集,并利用粒子集逼近机器人当前时刻的位姿状态.通过实验和误差分析,对所建立的基于粒子滤波的红外定位方法的可行性进行了验证.     

一种强背景噪声下的WSN目标定位算法

为了进一步提高无线传感器网络(WSN)目标定位解算精度,提出了一种改进的Cubature粒子滤波(ICPF)定位算法.该算法运用最小二乘法估计移动目标当前初始时刻的位置,使用Cubature卡尔曼滤波和Gauss-Newton迭代法来充分利用测量更新后的状态最新信息,精确设计目标状态重要性密度函数,为粒子滤波提供相应的建议分布,从而能够更加有效改善粒子滤波器的性能.仿真实验结果证明,提出的改进算法在强背景噪声下能有效提高定位精度且收敛性增强,其性能优于标准粒子滤波(PF)、扩展粒子滤波(EPF)及Unscented粒子滤波定位算法(UPF).      

未知环境下的移动机器人SLAM方法

基于改进粒子滤波器,提出了一种应用于未知环境下的移动机器人的同步定位与地图创建方法.针对传统粒子滤波器经过多次迭代后粒子退化从而需要大量粒子才能提高定位精度的问题,设计了一种基于人工鱼群算法的粒子滤波算法,该方法主要利用人工鱼群算法对预估粒子进行二次更新,从而调整了粒子的分布使其更加接近真实位姿,提高机器人的SLAM性能.经过Matlab仿真实验,证明了该方法能够准确快速地对机器人定位,并且构建的地图精度也很高.     

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.     

基于粒子群优化算法的机器人FastSLAM研究

机器人同时定位与地图构建(SLAM)问题是机器人研究领域的一个重要课题。针对传统的FastSLAM算法具有粒子退化带来的问题,将粒子群优化的思想应用到传统的FastSLAM算法——粒子滤波算法中。在预估过程中,每个粒子综合考虑个体粒子和群体粒子共同的影响,不断优化更新粒子的位置和权重值,在不需要增加粒子数量的情况下,逼近系统的真实后验概率分布,进而使机器人更接近真实系统状态分布。实验结果表明优化后的算法减小了生成地图与实际地图的误差,机器人预测的路径更优化,验证了改进方法的有效可行性。     

一种改进的蝴蝶算法优化粒子滤波算法

传统的粒子滤波算法在重采样期间丢弃小重量粒子,因此重要性权重落在极少数粒子上。这会导致采样粒子贫化、粒子多样性缺失以及需要大量粒子才能进行比较准确的状态估计等问题,针对这些问题,提出了一种改进的蝶式算法优化粒子滤波算法。首先,将最新时刻观测信息引入蝴蝶香味公式中,以提高滤波精度;其次,引入吸引半径参数来控制蝴蝶种群寻优的搜索范围,降低算法的复杂度,进而提高算法的实时性;最后,将改进的蝴蝶种群位置更新公式用于优化迭代更新。实验结果表明,与经典粒子滤波器和现有蝶形优化算法相比,改进算法具有更低的均方误差和运行时间。并且在粒子数较少的情况下,可以实现更准确的状态估计,并改善传统滤波器的粒子耗尽现象,保证了粒子多样性。     

移动机器人同时定位和地图创建的一种新方法

为了实现室内环境中移动机器人的同时定位和地图创建,提出了一种新方法,该方法应用顺序蒙特卡罗方法,把定位和地图生成分成状态估计和参数估计,应用多粒子滤波器实现同时估计机器人位置和障碍物位置。环境感知采用机器人自身配置的声纳传感器,应用哈夫变换提取环境障碍物边界特征,用直线近似表示,并提出了一种可靠的特征匹配方法。Pioneer 2移动机器人在实际室内环境中完成的实验证明了该方法的可行性。     

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.      

一种WSN环境下多机器人协作式声源定位方法

研究多机器人协作式任务执行具有现实意义。针对目前机器人声源定位算法不能满足多机器人协作式搜寻声源的场合,提出一种无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)环境下的多机器人窄带声源定位方法。该方法根据接收信号强度对多个机器人的全局坐标进行测距定位,利用到达时间差(Time Difference of Arrival,TDoA)定位方法估计机器人与声源的相对距离,并结合全相位傅里叶变换(all-phase FFT,apFFT)算法提高相对距离的估计精度,最后通过测距定位算法得到声源的全局坐标值。在4个WSN节点和3个机器人组成的系统中进行方法测试,实验结果表明：该方法能实现三机器人协作式的声源定位任务,定位准确率较高,可满足搜救场合中声源定位的要求。     

一种自适应搜索的足球机器人定位方法

基于目前结构环境下的机器人定位问题,将机器人定位的概率问题转换为有限空间范围内的极小值搜索问题,实现了一种新的基于机器自学习的搜索方法.为了保证定位的实时性与定位精度,提出了一个能自动调整搜索步长的自适应搜索算法,解决了RoboCup中型组足球机器人的自定位问题,并在实际环境中完成了算法有效性测试.     

容积粒子滤波算法及其应用

针对使用现有粒子滤波算法对非线性/非高斯离散时间系统的状态估计精度较低的问题,提出了一种新的粒子滤波算法——容积粒子滤波(CPF)算法.新算法使用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差,产生粒子滤波算法的建议性密度函数,获得所需要的带权粒子,进而通过计算粒子均值,获得系统状态的最小均方误差估计.CPF算法由于产生粒子时使用了最新的测量信息,因而提高了对系统状态后验概率的逼近程度.仿真实验结果表明,CPF算法的估计误差约是标准粒子滤波算法和扩展粒子滤波算法误差的1/5和1/3,是无味粒子滤波(UPF)算法的估计误差的1/2,且运行时间只有UPF算法的1/3.     

基于激光同步定位与建图的移动机器人路径寻优方法

针对未知场景下移动机器人路径寻优问题,提出一种基于改进蚁群算法的激光SLAM移动机器人路径寻优方法。该方法由场景重构和路径寻优组成,利用激光雷达传感器观测特征物信息对广义卡尔曼滤波估计值更新,建立场景理解信息点云构造二维栅格地图,根据场景重构地图信息结合改进的蚁群算法进行路径优化。在复杂场景下,通过激光SLAM移动机器人实验表明,改进蚁群算法的激光SLAM移动机器人在多种复杂场景路径寻优和运行消耗时间等方面取得了较好的效果。     

基于改进差分进化的高精度粒子滤波算法

针对智能优化粒子滤波算法精度较低和收敛速度慢的问题,提出一种改进适应度函数和搜索策略的差分进化粒子滤波算法(IDE-PF).该算法通过自适应融合粒子权值和量测误差得到适应度函数,并利用该函数评价粒子的可信度,引导粒子向后验概率密度取值高的位置移动,同时引入新的搜索策略,不仅保持了粒子多样性,还加快了算法收敛的速度.仿真结果表明,该算法可有效提高智能优化粒子滤波对于非线性系统状态估计的精度和实时性.