【摘 要】
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针对自适应粒子群FastSLAM算法的特点,设计了一种改进的FastSLAM算法。采用动态种群分布策略来改善粒子分布,并且引入动态双变异算子,将它应用到无人车的FastSLAM算法中,形成
【基金项目】
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天津市科技项目(18YFZCNC01120)
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针对自适应粒子群FastSLAM算法的特点,设计了一种改进的FastSLAM算法。采用动态种群分布策略来改善粒子分布,并且引入动态双变异算子,将它应用到无人车的FastSLAM算法中,形成一种基于动态种群分布双变异优化算法的FastSLAM算法。通过对粒子种群的实时状态估计来“增减”粒子,并根据大概率的最差适应度变异对惰性粒子重新初始化,增加搜索空间,增加粒子多样性的同时有利于算法的全局收敛。小概率的最优适应度变异加强最优解附近范围的搜索性能,增加种群多样性,使算法有效跳出局部极值。最后在MATLAB仿真
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