基于粒子滤波的室内机器人定位研究

摘要

针对传统粒子滤波定位算法在粒子的更新中仅考虑当前里程信息,论文基于KLD-粒子滤波算法实时跟踪每次迭代所需粒子数,提出了一个KLD粒子滤波定位改进算法.结合里程信息及雷达激光测量信息,将前时的测量信息融合进粒子定位算法中.该算法在粒子更新的同时优化了计算,可以使机器人定位修复快速收敛至正确位置,并通过仿真实验验证其有效性.仿真表明,该算法比普通KLD采样有更好的收敛效果,该本仿真条件下,收敛速度比传统方法快约50％以上.