Snabb samtidig lokalisering och kartläggning (FastSLAM) är en effektiv algoritm för autonom navigering av mobila fordon. FastSLAM måste dock konfigurera om hela fordonets tillstånd ekvation när funktionspunkterna ändras, vilket orsakar en exponentiell ökning av mängder av beräkningar och svårigheter att isolera potentiella fel. För att övervinna dessa begränsningar utvecklas ett förbättrat FastSLAM, baserat på den distribuerade strukturen, i detta dokument. I detta förbättrade FastSLAM finns två delar för statsuppskattning. För det första används ett distribuerat ocentrerat partikelfilter för att undvika omkonfigurering av hela systemekvationen i fordonsstatsuppskattningsdelen. För det andra är observationsmodellen i värderingsdelen av landmärkena utformad som en linjär modell för att uppdatera landmärkena genom att använda de linjära observationsfelen. Därefter är konvergensen av den föreslagna och förbättrade FastSLAM algoritm ges i betydelsen av medel kvadrat. Slutligen visar simuleringsresultaten att den föreslagna distribuerade algoritmen kan minska beräkningskomplexiteten med hög noggrannhet och hög feltolerans.
Referens REF designar ett förbättrat system för snabb samtidig lokalisering och kartläggning baserat på distribuerad struktur för autonom robotnavigering.
An Improved FastSLAM System Based on Distributed Structure for Autonomous Robot Navigation
{'venue': 'J. Sensors', 'journal': 'J. Sensors', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}