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J-GLOBAL ID：202202254052174700   整理番号：22A0998615

知能最適化箱粒子フィルタに基づく移動ロボットFastSLAM【JST・京大機械翻訳】

FastSLAM for mobile robot based on box particle filter with intelligence optimization

著者 (2件)： Luo Jingwen (云南師范大学 信息学院, 昆明650500) ,  Qin Shiyin (北京航空航天大学 自動化科学与電气工程学院, 北京100083)
資料名： Beijing Hangkong Hangtian Daxue Xuebao  (Beijing Hangkong Hangtian Daxue Xuebao)
巻： 48  号： 1  ページ： 53-66  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2402A  ISSN： 1001-5965  CODEN： BHHDE8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来のFastSLAMアルゴリズムでは,大量の粒子構築マップによる計算の複雑さが高く,推定精度の向上が難しいなどの問題に対して,知能最適化ボックス粒子フィルタ(IOBPF)に基づく移動ロボットFastSLAMアルゴリズムを構築した。まず、ホタルアルゴリズム(FA)の動的最適化メカニズムを箱粒子フィルタ(BPF)に導入し、箱粒子の蛍光輝度更新公式、吸引度計算式と位置更新公式を構築し、箱粒子集合を知能的に高尤度領域へ移動させ、箱粒子の退化現象を避けた。次に,ロボットの姿勢推定を,改良知的最適化ボックス粒子フィルタによって行い,そして,拡張区間Kalmanフィルタ(EIKF)を用いて,地図の構築および更新を完了した。移動ロボットのモデルシミュレーションと実体実験の結果は,提案したインテリジェントFastSLAMアルゴリズムが効果的に箱の粒子性能を改善して,地図構築の必要な粒子数を減らすことができて,FastSLAMの位置決め精度と地図構築のロバスト性を大いに改良することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 蛍光 ,  *最適化 ,  *ロボット ,  輝度 ,  位置 ,  計算量 ,  Kalmanフィルタ ,  退化 ,  *移動ロボット ,  ロバスト性
準シソーラス用語： *粒子フィルタ ,  推定精度 ,  姿勢推定 ,  尤度 ,  位置決め精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 飛しょう体の設計・構造  (QK04010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 知能 ,  最適化 ,  粒子フィルタ ,  移動ロボット