改进FastSLAM算法在移动机器人定位中的应用  

作　　者：吴双[1] 

机构地区：[1]淮南联合大学智能制造学院,安徽淮南232007

出　　处：《物联网技术》2025年第8期105-107,共3页Internet of things technologies

基　　金：安徽省高等学校自然科学研究项目(2023AH051156);安徽省高等学校自然科学研究项目(2024AH051710);淮南联合大学自然科学研究项目(LYB2306);淮南联合大学自然科学研究项目(LZX2201)。

摘　　要：在过去的20年里,人们提出了许多基于激光雷达的状态估计和建图方法。为解决传统SLAM算法(同步定位与建图算法)的缺陷,介绍了一种基于粒子滤波的SLAM算法—FastSLAM算法,并对传统FastSLAM算法进行优化,深入分析原算法的重采样过程,改进后得出适合移动机器人定位的算法。改进重采样算法设定了重采样阈值,可以根据阈值的高低选择复制粒子或保留粒子,能够很大程度上延缓粒子衰竭现象出现,丰富粒子的多样性,从而提高定位算法的精度。搭建硬件平台,分析激光雷达功能及数据,对激光雷达进行前段配准。应用MATLAB平台对数据进行仿真分析,通过仿真结果得出,改进Fast SLAM算法与未改进算法相比,误差和精度均有较大的提升。

关 键 词：移动机器人 FASTSLAM算法 激光雷达 重采样 机器人定位 IMU 

分 类 号：TP242[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]