Abstract-Recently, Rao-Blackwellized partikelfilter (RBPF) har införts som ett effektivt sätt att lösa den samtidiga lokalisering och kartläggning problem. Detta tillvägagångssätt använder ett partikelfilter där varje partikel bär en individuell karta över miljön. En viktig fråga är därför hur man kan minska antalet partiklar. I detta dokument presenterar vi adaptiva tekniker för att minska detta antal i en RBPF för att lära nätkartor. Vi föreslår ett tillvägagångssätt för att beräkna en korrekt förslagsfördelning, med hänsyn inte bara till robotens rörelser, utan också till den senaste observationen. Detta minskar drastiskt osäkerheten om robotens position i filtrets förutsägelsesteg. Dessutom presenterar vi ett tillvägagångssätt för att selektivt genomföra omsampling, vilket allvarligt minskar problemet med partikelutarmning. Experimentella resultat utförda med riktiga mobila robotar i stora inomhus- och utomhusmiljöer illustrerar fördelarna med våra metoder jämfört med tidigare tillvägagångssätt. Index Terms-Adaptive omsampling, förbättrat förslag, rörelsemodell, Rao-Blackwellized partikelfilter (RBPF), samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM).
Grisetti m.fl. REF föreslog en nätkartläggningsalgoritm för att lösa problemen med hög komplexitet och partikeldegeneration i Rao-Blackwelliserade partikelfilter.
Improved Techniques for Grid Mapping With Rao-Blackwellized Particle Filters
{'venue': 'IEEE Transactions on Robotics', 'journal': 'IEEE Transactions on Robotics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}