移动机器人的改进无迹粒子滤波蒙特卡罗定位算法

移动机器人定位算法研究与仿真姜毅;唐善政【摘要】在蒙特卡罗定位的理论基础上,对于已知全局地图下移动机器人概率定位问题,提出基于高阶共轭粒子滤波的蒙特卡罗算法,主要利用高阶共轭无迹粒子滤波器精确设计滤波器的提议分布,使移动机器人的位置状态估计达到高阶精度;同时,结合移动机器人自身的航迹推算,来验证基于高阶共轭粒子滤波的蒙特卡罗算法的有效性.【期刊名称】《农业装备与车辆工程》【年(卷),期】2019(057)007【总页数】5页(P50-54)【关键词】粒子滤波;蒙特卡洛定位;航迹推算;无迹变换【作者】姜毅;唐善政【作者单位】200000 上海市上海内燃机研究所;200000 上海市上汽商用车技术中心【正文语种】中文【中图分类】TP2420 引言在移动机器人应用中，全局定位在不知道机器人初始位置同时传感器输入信息有很大噪声时显得尤为重要，而基于概率中的粒子滤波和机器人的运动模型的蒙特卡洛定位方法成为近年来研究的热点。

粒子滤波算法估计机器人位置的后验分布能够有效地解决移动机器人定位问题，但是存在计算复杂而浪费资源的问题，而且粒子数目在定位过程不可更改会增大定位后期的更新能力。

图1是移动机器人的全局定位的基本原理：不断更新的位置信息通过采集的传感器观测信息对比地图数据上一次的位置预测，综合得到新一轮的位置更新[1]。

本文将无迹卡尔曼滤波的思想引入粒子滤波器提出了基于无迹变换的粒子滤波算法（Unscented Particle Filter，UPF），使粒子更加集中于高观测似然区域，减少粒子匮乏效应从而提供了定位精度[2]；同时引入共轭理论（Conjugation Unscented Particle Filter，CUPF），利用迭代Sigma点构造粒子滤波器的重要性函数，使算法有更高的精度和鲁棒性。

图1 移动机器人全局定位原理Fig.1 General schematic for mobile robot localization1 共轭Sigma点变换共轭无迹变换采用n个Sigma点来计算均方误差，除了一些突出点位于坐标原点，其他的基本都位于正交主轴上。

基于粒子滤波的移动机器人定位算法研究第一章：引言移动机器人定位是机器人技术中的重要研究领域，对于机器人的自主导航和环境感知有着至关重要的作用。

在实际应用中，机器人需要准确、鲁棒地确定自身在环境中的位置信息。

基于传感器数据的定位算法是实现这一目标的重要手段之一。

本文将研究基于粒子滤波的移动机器人定位算法，通过对粒子滤波算法的原理和应用进行研究，探讨其在机器人定位中的有效性和适用性。

第二章：粒子滤波算法2.1 粒子滤波原理2.1.1 状态空间模型2.1.2 权重计算2.1.3 高效采样2.2 粒子滤波算法流程2.2.1 初始化2.2.2 预测2.2.3 更新2.2.4 重采样第三章：移动机器人定位问题研究3.1 机器人传感器模型3.1.1 激光传感器3.1.2 视觉传感器3.1.3 距离传感器3.2 状态估计3.2.1 机器人运动模型3.2.2 传感器测量模型第四章：基于粒子滤波的移动机器人定位算法设计4.1 粒子初始化策略4.2 运动模型设计4.2.1 基于里程计的运动模型4.2.2 基于惯性测量单元的运动模型4.3 传感器模型设计4.3.1 激光传感器测量模型4.3.2 视觉传感器测量模型4.3.3 距离传感器测量模型4.4 重采样策略设计第五章：实验与结果分析5.1 实验环境设置5.2 实验指标5.3 结果分析与讨论5.3.1 粒子滤波算法性能评估5.3.2 不同传感器对算法性能影响分析5.3.3 不同运动模型对算法性能影响分析第六章：算法优化与改进6.1 采样粒子数优化6.2 权重更新策略改进6.3 运动模型和传感器模型改进第七章：总结与展望7.1 研究总结7.2 存在问题与不足7.3 研究展望结论通过研究粒子滤波算法在移动机器人定位中的应用，本文对基于粒子滤波的移动机器人定位算法进行了深入研究。

实验结果表明，该算法能够有效地解决机器人在复杂环境下的定位问题，对于机器人的自主导航和环境感知具有重要意义。

基于粒子滤波的移动机器人定位及路径优化问题研究范利春信息与电气工程学院电气工程与自动化2005-10班指导教师：李明摘要：首先研究了基于粒子滤波算法的移动机器人自定位问题，建立了机器人的粒子滤波定位模型，实现了机器人依据激光测距仪的自定位。

其次针对复杂未知环境地图，提出了骨架提取算法，将二维平面地图转化为骨架图，结合A*搜索算法进行路径的选择并引入微粒群算法对机器人路径进行优化，解决了复杂未知地图的路径规划及优化问题。

最后在仿真环境中对上述方法进行了实验。

关键词：移动机器人；粒子滤波；路径规划；骨架提取1引言传统的局部规划的方法强调避碰行为，虽实时性好，但是由于缺乏规划而丧失优化的优点。

如人工势场法，不仅不容易找到最优路径，并且容易陷入局部陷阱中。

全局规划的智能方法强调在可行路径中找最优的路径，前提是能够很容易找到可行解，这样对环境的要求就很高，不适合复杂环境的求解。

如微粒群算法，当他们在复杂环境中，可行解的空间非常小，这样它们很难有粒子到达目标。

而在未到达目标之前，无法写出其适应度函数，这就限制了微粒群算法在复杂地图中的路径直接求解。

传统的方法都是在没有给出建议路径的情况下进行规划的，因此会遇到以上问题的限制。

由于机器人的运行环境往往是全局已知，部分未知的，如果能够根据全局地图给出建议路径，然后在建议路径的基础上应用优化算法进行优化就能够得到机器人的优化路线。

机器人在实际运行过程中会沿着建议路径走，并且会不断的更新地图，然后算法依据机器人当前获得的地图重新进行规划，保证机器人能够避过规划图以外的障碍物，成功到达目的地。

本文根据这种思想，针对复杂地图进行路径规划和优化。

2基于粒子滤波的定位算法定位是移动机器人路径规划的基本环节，粒子滤波是从概率论的角度出发，利用概率演算来明确的描述机器人的位置，能够精确描述机器人的不确定性。

2.1系统模型机器人的每一运动周期，位姿变化模型如图1所示：X Y图1移动机器人的运动模型移动机器人在时刻的位姿为，并接受到控制命令：向右转度，向前行移动米。

26卷　第2期2009年2月微电子学与计算机M ICROEL ECTRON ICS &COMPU TERVol.26　No.2February 2009收稿日期:2008-04-01基于U PF 的移动机器人定位新方法夏益民,杨宜民(广东工业大学自动化学院,广东广州510006)摘　要:粒子滤波算法适用于非线性非高斯系统,被广泛应用于移动机器人定位中.分析粒子滤波的原理,针对传统粒子滤波算法性能较大程度上取决于重要性替代分布的选择这一缺陷,引入无迹卡尔曼滤波加以改进,最后给出该方法在移动机器人定位中的应用.关键词:粒子滤波;移动机器人;定位;无迹卡尔曼滤波中图分类号:TP242.6 文献标识码:A 文章编号:1000-7180(2009)02-0159-04A N ew Mobile R obot Location MethodB ased on UPFXIA Y i 2min ,YAN G Y i 2min(Department of Automation ,Guangdong University of Technology ,Guangzhou 510006,China )Abstract :Particle Filter is suitable for nonlinear non 2G aussian system.It is widely used in the mobile robot location.Ana 2lyze the principle of Particle Filter ,find out that its performance largely depends on the selection of proposal importance distribution.Contrapose to the bug ,import the Unscented K alman Filter to improve it.At last present the application of this algorithm in the mobile robot location.K ey w ords :particle filter ;mobile robot ;location ;unscented K alman filter1　引言定位是根据先验的环境信息,结合当前的机器人位置信息以及传感器输入信息,准确地确定机器人位姿的过程.可靠定位是各种移动机器人系统最基本、最重要的一项功能,也是移动机器人研究中备受关注和富有挑战性的一个重要研究主题.Dellaert 等在马尔可夫定位方法的基础上提出了基于蒙特卡洛采样法的粒子滤波(Particle Filter ,PF )定位算法[1].该方法不需要直接求解概率分布函数,而是采用状态空间中的一些加权的样本来表示机器人状态的后验概率密度分布.PF 算法不仅能够表示多峰分布,易于实现,而且不像扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter ,EKF )那样受限于噪声高斯分布,在很多定位问题中,如位置跟踪、全局定位问题,都取得较好的应用效果[2].尽管PF 算法被当作解决移动机器人定位问题的有效手段,但它以转换先验概率密度函数作为替代分布并从中采样.这种做法虽然计算量小、简单易行,却忽略了观测值对于状态估计的修正作用,从而容易引发序贯重要性采样(Sequential ImportanceSampling,SIS )的快速退化并最终导致滤波发散[3].针对PF 存在的这一缺陷,文中在重要性采样阶段利用无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Fil 2ter.U KF )生成替代分布加以改进,构成无迹粒子滤波(Unscented Particle Filter ,U PF )算法,并将其应用于移动机器人定位系统.实验仿真结果表明U PF 算法的性能优于EKF 、U KF 和PF ,具有较好的工程实用价值.2　粒子滤波原理粒子滤波利用一系列带权值的空间随机采样的粒子来逼近后验概率密度函数,是一种基于蒙特卡洛的贝叶斯估计方法,因此它独立于系统的模型,不受线性化误差或高斯噪声假定的限制,适用于任何环境下的任何状态和测量模型[4].2.1　粒子滤波算法粒子滤波算法如下:(1)初始化当时刻k=0时,从先验密度函数p(x0)中提取N个样本点x(i)0,i=1,2,…,N.(2)当k=1,2,…,N时①重要性采样阶段从转换先验密度函数p(x k/x(i)k-1)中提取N个样本点x(i)k②权重计算阶段利用公式w i k=w i k-1(x0:k-1)p(z k|x i k)p(x i k|x i k-1)q(x i k|x i k-1,z1:k)(1)计算权重w(i)k,对权重w(i)k进行规则化w(i)k=w(i)k∑Nj=1w(j)k-1(2)③重采样阶段淘汰x(i)0:k中权重较低的采样点,并在保持样本点总数为N的前提下用残余采样法从权值较高的采样点中衍生出多个子采样点.各样本点权重在重采样后w(i)k= w(i)k=1/N,i=1,…,N(3)(3)输出一组样本点及其相应权重,利用这些数据可以计算出系统状态的任意估计值.2.2　粒子滤波存在的问题粒子滤波对状态估计的好坏,在很大程度上取决于所选的参考分布与状态后验概率分布的接近程度.因此,最优的参考分布为p(x k|x k-1,z k).但实际工程应用中,很难对其采样.目前最常见的参考分布选取方法是令p(x k|x k-1,z k)=p(x k|x k-1).显然这种方法丢失了k时刻的观测值,使得观测值在状态估计过程中没有起到应有的修正作用.同时,使得x k严重依赖于模型,如果模型不准确或者观测噪声突然增大,则这种参考分布不能有效表示真实分布.在接下来的权重计算过程中,这个缺陷就有可能使部分粒子的权重在似然密度函数p(z k|x k)的作用下变得很小,这将导致传统粒子滤波算法失效[3].3　U PF算法为了有效利用观测信息,需要对传统粒子滤波算法加以改进.U PF算法的核心思想是在粒子滤波算法的基础上利用U KF得到比普通PF更好的重要性函数p(x k|x k-1,z k).每一次采样后的粒子都由U KF算法进行更新,所得的均值和方差用于下次采样.与EKF法相比,U KF对于粒子均值 x(i)k和方差P(i)xk的估计精度更高[3],因而生成的替代分布与真实后验密度函数更为接近,从而能够提高采样的质量,改善滤波算法的性能.U PF算法的具体步骤如下[4]:(1)k=0时刻,初始化从先验密度函数p(x0)中提取N个样本点x(i)0,i=1,2,…,Nx(i)0=E[x(i)0](4)P(i)0=E[(x(i)0- x(i)0)(x(i)0- x(i)0)T](5) x(i)a0=E[x(i)a0]=[( x(i)0]T　0　0]T(6)P(i)a=E[(x(i)a- x(i)a)(x(i)a- x(i)a)T]=P(i)0000Q000R(7)(2)当k=1,2,…时①重要性采样阶段i=1,…,N:利用U KF更新粒子计算sigma点:χ(i)ak-1= x(i)a k-1 x(i)a k-1±(n a+λ)P(i)a t-1(8)时间更新:χ(i)xk|k-1=f(χ(i)xk-1,χ(i)vk-1)(9) x(i)k|k-1=∑2naj=0W(m)jχ(i)xj,k|k-1(10) P(i)k|k-1=∑2naj=0W(c)jχ(i)xj,k|k-1- x(i)k|k-1・χ(i)xj,k|k-1- x(i)k|k-1(11)γ(i)k|k-1=h(χ(i)xk|k-1,χ(i)nk-1)(12) y(i)k|k-1=∑2naj=0W(m)jγ(i)xj,k|k-1(13)量测更新:P ytyt=∑2naj=0w(c)j[γ(i)j,k|k-1- y(i)k|k-1]・[γ(i)xj,k|k-1- y(i)k|k-1]T(14)P xtyt=∑2naj=0w(c)j[χ(i)j,k|k-1- x(i)k|k-1]・061微电子学与计算机2009年[γ(i)xj,k|k-1- y(i)k|k-1]T(15)k k=P xk ykP-1 ykyk(16)x(i)k= x(i)k|k-1+k k(y k- y(i)k|k-1)(17)P(i)k=P(i)k|k-1-k k P yk ykk k T(18)②权重计算阶段通过下面的递推公式计算权重:w(i)k=w(i)k-1p(y k|x(i)k)p(x(i)k|x(i)k-1) q(x(i)k|x(i)0:k-1,y1:k)(19)将得到的权重进行规则化③重采样阶段:与普通粒子滤波相同.(3)输出:与普通粒子滤波相同.4　仿真实例这里采用两轮驱动的移动机器人的状态模型和观测模型,将U PF算法应用于定位中.移动机器人通过控制左右两轮正反转能在原地做任意角度旋转.当一个包含前向速度和角速度的控制量u k施加于机器人时,预测机器人运动的状态模型为[526]x(k)=x(k-1)+vΔcos(φ(k-1)+γ(k)ΔT)+w x y(k)=y(k-1)+vΔsin(φ(k-1)+γ(k)ΔT)+w y φ(k)=φ(k-1)+γ(k)ΔT+wφ(20)式中,(x(k),y(k))和φ(k)为k时刻机器人的位置和方位角;v为机器人的运动速度,γ为角速度, w xyφ∈N(0,σxyφ)为噪声项,用于描述轮子打滑等未知特征的影响.机器人利用自身配备的距离/方向传感器探测陆标,得到陆标的距离和方位角.根据图1可以得到环境特征距离和方向的近似值,进一步得到距离和角度的误差.其观测模型可以表示为R=(x r-x l)2+(y r-y l)2+w rθ=arctan(x r-x ly r-y l)-φ+wθ(21)式中,(x r,y r)是机器人的位置坐标,φ是机器人的朝向,(x l,y l)是环境特征的位置坐标,w r和wθ是测量距离和角度的噪声序列.设定P0=diag[1e-4,1e-4,1e-4],Q= diag[1/12,1/12,1/12],R=diag[1e-6,1e-6,1e-7],机器人运动速度为0.11m/s,最大转角30π/180,图1　机器人观测模型控制信号时间间隔为0.05s,速度噪声为0.1m/s,观测最远距离30m,观测的间隔时间为0.2s,观测距离噪声0.1m,观测角度噪声π/180,路标点的距离为1m,粒子取样的个数为100,重采样有效粒子数的最少为70.运行matlab程序,仿真结果如图2所示,均值方差误差(Mean Square Error2MSE)和运行时间对比结果见表1.图2　U PF和PF定位对比结果从实验结果可以看出,与EKF、U KF和PF相比,U PF定位精度更高,但是U KF算法的引入使得U PF算法的计算量增加,运行时间比PF算法长.5　结束语U PF算法以U KF方法生成一个替代分布并从161　第2期夏益民,等:基于U PF的移动机器人定位新方法表1　U PF和PF定位MSE和运行时间对比结果滤波算法MSE均值方差x yθx yθ单次运行时间/sEKF0.40320.41250.35600.06430.03580.03890.812 U KF0.30250.32200.25500.04760.02240.0301 1.205 PF0.18510.20390.18020.03230.01270.0251 1.523 U PF0.07950.08250.08020.00750.00690.0071 2.381中采样,从而较好地利用了观测值提供的信息.文中将U PF方法引入移动机器人定位,利用U KF算法获得重要性采样函数,从而克服克服了传统PF算法不考虑最新测量信息的缺点.仿真实例表明U PF 算法提高了移动机器人定位的精度,但是U PF算法实现的时间较传统粒子滤波算法长,随着系统复杂度的增加,这一缺点显得更加突出,这也是今后需要、改进的方向之一.参考文献:[1]Dellaert F,Burgard,Fox D,et al.Monte-carlo localiza2tion for mobile robots.artificial intelligence[C]//Proceed2 ings of the IEEE hitemational Conference on Robotics and Automation(ICRA’98).Detroit,1999:1322-1328. [2]Thrun S,Fox D,Burgard W,et al.Robust monte-carlolocalization for mobile robots[J].Artificial Intelligence, 2001,128(1/2):99-141.[3]彭云辉,缪栋,刘冬,等.U PF算法在状态估计中的应用[J].微电子学与计算机,2006,23(11):41-43.[4]Wan E A,Merwe R.The unscented kalman filter for non2linear estimation[C]//IEEE Symp.Beaverton,2000:153 -158.[5]Dissanavalce G,Newman P M,Clark S,et al.A solutionto simultaneous localization and map building(SLAM) problem[J].IEEE Transactions on Robotics and Automa2 tion,2001,17(3):229-241.[6]田力伟,黄建国.粒子滤波在机动目标纯方位跟踪中的应用[J].微电子学与计算机:2005,22(10):81-84.作者简介:夏益民　女,(1980-),博士研究生,讲师.研究方向为移动机器人定位和地图创建.杨宜民　男,(1945-),教授,博士生导师.研究方向为机器人控制、人工智能.(上接第158页)的功能,又具有通用计算能力处理TL S/SSL协议所涉及到的其他算法,同时也可作为便携式TL S/SSL 协议加速设备使用的加速卡架构.本硬件加速卡系统的部分功能的实现,以及成本控制,需今后进一步改进.参考文献:[1]李国俊,苏锐丹,周利华.基于OpenSSL的Web安全访问控制设计与实现[J].微电子学与计算机,2006,23(21):69-71.[2]李树国,周润德,冯建华,等.RSA密码协处理器的实现[J].电子学报,2001,29(11):1441-1444.[3]黄霄,李清宝,曾光裕.基于PCI总线安全隔离卡的硬件设计[J].微电子学与计算机,2006,23(8):156-158. [4]戴紫彬,孙万忠.PCI9054局部总线设计及应用[J].微电子学与计算机,2003,20(8):122-124.[5]徐大鹏.实时图像采集系统的DMA通道设计[J].计算机测量与控制,2006,14(5):683-685.[6]李颖,郑相启,刘金刚.USB设备与PC机之间的通信机制的实现技术研究[J].微电子学与计算机,2002,19(8):45-48.作者简介:梁贺凌　男,(1983-),硕士研究生.研究方向为大规模集成电路设计研究与开发.李树国　男,(1963-),副教授.研究方向为超大规模集成电路设计.261微电子学与计算机2009年。

蒙特卡罗定位算法
蒙特卡罗定位算法是一种基于蒙特卡罗方法的定位算法。

该算法的基本思想是利用随机采样的方法，通过计算采样点与参考点之间的距离来确定目标的位置。

该算法适用于各种场景下的定位问题，包括室内、室外、移动场景等。

具体实现过程中，蒙特卡罗定位算法通常分为两个阶段：离线阶段和在线阶段。

在离线阶段，需要通过采集参考点的位置和信号强度等信息来建立定位模型，并对模型进行训练和优化。

在在线阶段，通过采样算法随机生成候选点，并计算候选点与参考点之间的距离，最终确定目标位置。

蒙特卡罗定位算法具有一定的优点，如可以适应不同的应用场景，具有较高的定位精度和鲁棒性等。

但同时也存在一些缺陷，如计算量较大，需要大量的参考点和采样次数来提高定位精度，受环境干扰较大等问题。

总之，蒙特卡罗定位算法是一种基于蒙特卡罗方法的定位技术，具有一定的应用前景和研究价值。

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2020年第39卷第10期传感器与微系统(Transducer and Microsystem Technologies)31DOI ： 10.13873/J. 1000-9787(2020)104)031-04基于粒子滤波的自主移动机器人快速定位方法**收稿日期：2019-07-15*基金项目：国家自然科学基金资助项目(61801198);江苏省自然科学基金资助项目(BK20180174)郑丽丽J 孙伟I,刘明明$(1.中国矿业大学信息与控制工程学院，江苏徐州221116;2.江苏建筑职业技术学院智能制造学院，江苏徐州221000)摘要：针对粒子滤波定位的计算量和占用内存过大的问题,提出了一种基于栅格地图预处理的加速粒子滤波方法,使自主移动机器人可快速定位并减少内存占用。

地图预处理阶段，按照设定的地图分辨率，对每个坐标的每个角度计算并存储最近障碍物的距离,得到查找表的结果;粒子滤波阶段，使用图形处理 器(CPU)并行维护粒子，并直接从改进的查找表中查找粒子周围障碍物距离信息,用于计算粒子权重。

实验结果表明,该方法占用的内存更少且定位速度也得到明显的提高。

关键词：自主移动机器人；定位；粒子滤波；改进的查找表；图形处理器(GPU)中图分类号：TP242.6 文献标识码：A 文章编号：1000-9787(2020)10-0031-04Fast localization method of autonomous mobile robotsbased on particle filtering *ZHENG Lili 1, SUN Wei 1, LIU Mingming 2(1・ School of Information and Control Engineering ,China University of Mining and Technology ,Xuzhou 221116,China ；2. School of Intelligent Manufacturing ,Jiangsu Institute of Architecture and Technology ,Xuzhou 221000,China)Abstract : Aiming at the problem of amount of calculation of particle filtering positioning and excessive memory usage , an accelerated particle filtering method based on raster map preprocessing is proposed to enable autonomousmobile robots to quickly locate and reduce memory usage ・ In the map preprocessing stage , according lo the set mapresolution , the distance of the nearest obstacle is calculated and stored for each angle of each coordinate , and theresult of the lookup table is obtained ； in I h e particle filteri n g stage , the graphics processing unil( GPU) is used tomaintain the particles in parallel. The distance information of obstacles around particles can be searched from theimproved lookup lable , and then used to calculate the weight of particles ・ The experimental results show that the method occupies less memory and the positioning speed is also significantly improved ・Keywords : autonomous mobile robot ； localization ； particle filtering ； improved lookup table ； giaphics processing unit (GPU)0引言定位与导航技术是室内自主移动机器人的关键技术之一⑴。

蒙特卡罗定位原理
蒙特卡洛定位（MCL）也被称为粒子滤波定位，是机器人使用粒子滤波进行定位的算法。

它的工作原理是基于递归贝叶斯估计，利用一组在配置空间中均匀分布的粒子来表示可能的状态分布。

每个粒子代表一个可能的状态，即机器人在哪里的假设。

当机器人移动时，它会更新粒子的位置来预测移动后的新状态。

当机器人感知到一些信息时，会根据实际感测数据与预测状态的相关性，对粒子进行重新采样。

经过一段时间后，这些粒子会逐渐向机器人的实际位置收敛，从而估计出机器人的位置和方向。

蒙特卡洛定位是一种有效的机器人定位方法，尤其在复杂的环境中。

它通过概率的方式处理不确定性，可以处理机器人位姿跟踪和全局定位等问题。

专利名称：一种基于改进的粒子滤波的移动机器人同时定位与地图构建的方法
专利类型：发明专利
发明人：朱齐丹,王靖淇,纪勋,张欣
申请号：CN201710533573.4
申请日：20170703
公开号：CN107246873A
公开日：
20171013
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于改进的粒子滤波的移动机器人同时定位与地图构建的方法，初始化机器人初始时刻位姿；根据t‑1时刻的位姿信息，得到t时刻先验概率密度函数，生成采样粒子集p；对粒子的权值进行初始化处理；选取重要性概率密度函数，生成新采样粒子集q，计算粒子权重，更新粒子权值，进行权值的归一化处理；计算当前时刻t随机样本粒子的加权和来表示后验概率密度，得到移动位姿和环境地图信息；判断是否有新观测值输入，如果有则返回，如果没有则结束循环，在返回之前，判断是否需要进行重采样。

根据系统状态的不同，设定动态的阈值进行判断，并结合了遗传算法。

本发明减小了粒子退化问题对SLAM的影响，减小了SLAM问题的计算量。

申请人：哈尔滨工程大学
地址：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室国籍：CN
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AMCL定位原理在机器人导航中，定位是一个非常重要的问题。

AMCL（Adaptive Monte Carlo Localization ）是一种常用的定位算法，它能够在机器人运动和传感器测量的基础上，实现机器人在未知环境中的精确定位。

本文将介绍AMCL定位的原理和实现。

一、AMCL定位的原理AMCL算法是基于蒙特卡罗方法的粒子滤波算法的一种改进。

它将机器人在地图上的位置表示为一组粒子，每个粒子代表机器人在地图上的一个可能的位置。

粒子滤波算法是一种基于概率的算法，通过对机器人的运动和传感器测量进行概率计算，来估计机器人在地图上的位置。

AMCL算法的核心是粒子的重采样。

在每一次机器人运动和传感器测量后，所有粒子的权重都会发生变化，权重高的粒子将更有可能被保留下来，权重低的粒子将更有可能被删除。

粒子的权重是根据机器人运动和传感器测量的数据计算得出的，因此重采样后的粒子集合更加接近机器人在地图上的真实位置。

二、AMCL定位的实现AMCL算法的实现需要以下步骤：1. 建立地图：首先需要建立机器人所在环境的地图，可以使用激光雷达等传感器进行地图构建。

2. 初始化粒子：将机器人的初始位置作为粒子集合的中心，随机生成一定数量的粒子，每个粒子的位置和方向都是随机的。

3. 运动模型：根据机器人的运动数据，更新粒子的位置和方向。

运动模型可以是简单的模型，如直线运动或旋转运动，也可以是复杂的模型，如运动学模型或动力学模型。

4. 传感器模型：根据机器人传感器的测量数据，计算每个粒子的权重。

传感器模型可以是简单的模型，如二维直线距离模型或二维高斯模型，也可以是复杂的模型，如三维激光雷达模型或多传感器融合模型。

5. 粒子重采样：根据粒子的权重，对粒子集合进行重采样。

重采样后的粒子集合更加接近机器人在地图上的真实位置。

6. 更新机器人位置：根据重采样后的粒子集合，计算机器人在地图上的位置和方向。

可以使用加权平均或最大似然估计等方法来计算机器人的位置和方向。