文献类型：期刊文章

作　　者：武二永[1] 项志宇[2] 刘济林[2]

机构地区：[1]杭州电子科技大学计算机应用技术研究所,杭州310018 [2]浙江大学信息与通信工程研究所,杭州310027

出　　处：《自动化学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(60505017);国家自然科学基金重点项目(60534007);浙江省科技计划项目(2005C14008)资助~~

年　　份：2008

卷　　号：34

期　　号：8

起止页码：907-911

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20083711541394)、INSPEC、JST、MR、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：提出一种基于粒子滤波器的机器人定位算法.首先利用一并行扩展卡尔曼滤波器作为粒子预测分布,将当前观测的部分信息融入,以改善滤波效果,减小所需粒子数;然后提出变密度函数边界的马尔可夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo,MCMC)重采样方法,以提高粒子的细化能力;最后结合普通重采样方法,提出一种改进的MCMC重采样的机器人定位算法,减少粒子匮乏效应的同时,提高了定位精度.实验结果表明,该算法较传统方法在计算复杂度、定位精度和鲁棒性方面都有显著提高.

关 键 词：机器人定位 粒子滤波 马尔可夫-蒙特卡洛  重采样

分 类 号：TP242]