| 基于变分贝叶斯优化的近邻采样 PF-SLAM 算法 |
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| 引用本文： | 袁 帅,刘同健,栾方军,张 凤,吴 健.基于变分贝叶斯优化的近邻采样 PF-SLAM 算法[J].中国惯性技术学报,2022,30(1):96-103. |
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| 作者姓名： | 袁 帅 刘同健 栾方军 张 凤 吴 健 |
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| 作者单位： | ;1.沈阳建筑大学电气与控制工程学院;2.沈阳建筑大学计算机科学与工程学院 |
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| 摘 要： | 针对移动机器人同时定位与地图构建（SLAM）中观测噪声随时间变化及粒子滤波(PF)中粒子多样性易丧失问题，提出基于变分贝叶斯优化的近邻采样PF-SLAM算法。采用高斯混合模型对时变的观测噪声建模，使用变分贝叶斯方法，迭代估算出混合模型中的未知参数；同时根据粒子权重将粒子划分为保留粒子和调整粒子，通过两种粒子间的近邻位置分布关系优化调整粒子位置，在处理时变观测噪声同时，解决粒子多样性丧失问题，使得优化的粒子集更好地表示机器人位置概率分布。实验表明，改进算法与传统PF-SLAM算法相比，定位与建图误差降低76%，较期望最大化算法下的定位与建图误差降低了54%，进一步验证了所提算法的可行性与有效性，为移动机器人同时定位与建图提供一定参考。
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| 关 键 词： | 粒子滤波 近邻采样 变分贝叶斯 噪声自适应 同时定位与建图 |
Adjacent sampling PF-SLAM algorithm based on variational Bayesian optimization |
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