文献类型：期刊文章

作　　者：辛菁[1] 贾渭娟[2] 苟蛟龙[1]

机构地区：[1]西安理工大学自动化与信息工程学院,陕西西安710048 [2]重庆大学城市科技学院电气信息学院,重庆永川402167

出　　处：《西安理工大学学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61203345);陕西省教育厅专项科学研究计划资助项目(2010JK737)

年　　份：2014

卷　　号：30

期　　号：1

起止页码：13-21

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CAS、INSPEC、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：研究了同步定位与地图创建(SLAM)中的数据关联问题。针对环境特征数未知时,数据关联的误关联率增加,导致SLAM的定位精度偏低的问题,提出了高斯混合概率假设密度SLAM算法。首先采用UFastSLAM解决SLAM中的粒子退化和耗尽问题,其次针对地图特征数未知的情况,将UFastSLAM算法中的数据关联问题转换成有限集统计理论跟踪算法的高斯混合问题,利用高斯混合概率假设密度(Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density,GMPHD)算法解决UFastSLAM中数据关联问题。仿真实验结果表明本文提出的GMPHD-UFastSLAM算法在地图特征个数未知的情况下,数据关联准确率和定位精度都得到了提高。

关 键 词：同步定位与地图创建 数据关联 UFastSLAM算法  高斯概率假设密度  

分 类 号：TP242.8]