为了提高激光SLAM技术的建图精度,本文提出了一种智能重采样的IRBPF-SLAM算法,算法采用BAT启发式自适应重采样,对小颗粒进行重采样,产生新的解决方案,随机选择最佳解决方案,更新蝙蝠数量,将粒子归一化,优化的机器人状态更新,最后进行粒子重置,其迭代时间可以根据滤波器发散的程度进行自适应调整.此外,将激光传感器改进提议分布融合到算法中,以获得更好的提议分布和建图结果.仿真结果表明,所提出的IRBPF具有更好的准确性、计算效率和滤波一致性.在大型室内空间中,将IRBPF-SALM算法融合到基于ROS为框架下,在阿克曼转向移动平台进行测试,测试结果表明了新方法比原始方法更具优势.
智能重采样 IRBPF-SLAM 启发式 归一化 自适应调整