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Fast SLAM算法中粒子滤波存在粒子退化问题,重采样可以抑制粒子退化,却又带来了多样性减弱问题。提出量子粒子群优化免疫粒子滤波的Fast SLAM算法,利用量子粒子群优化算法,减缓粒子权值的退化,再通过人工免疫算法的变异操作扩大搜索范围,从而增加粒子的多样性,避免算法陷入局部最优,提高全局搜索能力。在无人机环境下对提出的算法进行仿真验证,结果表明在SLAM的估计精度和一致性方面,提出的算法都明显优于基于重要性重采样的Fast SLAM算法。