基于天鹰算法优化下的FastSLAM2.0算法
A FastSLAM2.0 Algorithm Based on Aquila Optimizer作者机构：长安大学陕西西安710064
出 版 物：《大众科技》 (Popular Science & Technology)
年 卷 期：2023年第25卷第2期
页 面：16-20,59页
学科分类：08[工学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 081202[工学-计算机软件与理论]
摘 要：针对FastSLAM2.0的重采样过程因频繁重采样而出现粒子退化,导致建图精度降低的现象,将FastSLAM2.0算法与天鹰算法相结合,提出一种基于天鹰算法优化下的FastSLAM2.0算法,以提高建图精度和改善粒子退化现象。在算法中通过天鹰算法优化粒子寻优策略,同时对重采样过程中粒子权重较小的粒子进行交叉、变异操作,增大粒子多样性,缓解粒子退化现象,提高机器人位姿估计一致性。在基于ROS平台下的实体样机上对改进的算法进行可靠性验证。实验结果表明:改进的优化算法能有效提高定位建图精度。
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