基于改進(jìn)粒子濾波算法的移動機(jī)器人定位.pdf

1、定位問題是實現(xiàn)移動機(jī)器人自主能力的基本問題，將粒子濾波算法與移動機(jī)器人的運動和感知模型相結(jié)合，形成的蒙特卡洛定位方法，能有效解決移動機(jī)器人在未知環(huán)境中的定位問題。本文在基本粒子濾波算法的基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)的粒子濾波算法，并將改進(jìn)的粒子濾波算法應(yīng)用于移動機(jī)器人的定位，相比于基本的粒子濾波算法，改進(jìn)的算法在以下幾個方面做了改進(jìn)：
　　 1.將粒子濾波算法與典型的MCMC（Markov Chain Monte Carlo）方法—Me

2、tropolisHastings（MH）抽樣算法結(jié)合，對基本粒子濾波算法進(jìn)行了改進(jìn)，力求在保證粒子有效性的同時科學(xué)地增加粒子的多樣性。同時提高了算法的精度。
　　 2.在采樣階段，我們采用了EKF（擴(kuò)展卡爾曼濾波）和UKF（Unscented Kalman Filter）算法來產(chǎn)生重要密度函數(shù)，從而使采樣點同實際分布更為接近，較好的解決了粒子退化問題。同時將改進(jìn)的算法與MH抽樣算法有機(jī)結(jié)合，并進(jìn)行仿真分析，仿真結(jié)果表明改進(jìn)后的算