安婷婷

作品数：2被引量：8H指数：1
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供职机构：华南理工大学计算机科学与工程学院更多>>
发文主题：移动机器人SLAM粒子滤波器重采样同时定位与地图创建更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机仿真》《计算机工程与设计》更多>>
所获基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金更多>>
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基于多假设粒子群优化的蒙特卡罗定位算法
《计算机工程与设计》2010年第8期1761-1763,1873,共4页安婷婷 肖南峰 
国家自然科学基金与中国民用航空总局联合基金项目(60776816);广东省自然科学基金重点项目(8251064101000005)
针对传统蒙特卡罗定位(MCL)算法在结构化相似环境中容易出现定位失败的问题,提出一种基于多假设粒子群优化的改进蒙特卡罗定位方法(MPSO-MCL)。以激光传感器的观测信息作为适应度函数,对MCL算法的采样粒子进行多假设粒子群优化更新,使...
关键词：移动机器人 蒙特卡罗定位 多假设 粒子群优化 相似环境 
粒子滤波器SLAM算法研究被引量：8
《计算机仿真》2010年第8期73-77,共5页安婷婷 肖南峰 
国家自然科学基金与中国民用航空总局联合资助项目(60776816);广东省自然科学基金重点项目(8251064101000005)
为解决传统的基于Rao-Blackwellized粒子滤波器的同时定位与地图创建(SLAM)算法需要大量的采样粒子,而且频繁重采样操作可能导致粒子耗尽的问题,提出一种改进算法。在计算采样的提议分布时考虑了里程计信息和距离传感器信息,并且通过计...
关键词：移动机器人 粒子滤波器 同时定位与地图创建 提议分布 重采样 
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