基于粒子濾波的蒙特卡洛定位算法
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針對(duì)基于Cubature粒子濾波的蒙特卡羅定位（CMCL）算法存在的計(jì)算量大、實(shí)時(shí)處理能力較差的問題，提出一種基于自適應(yīng)多提議分布粒子濾波的蒙特卡羅定位（ AMPD-MCL）算法。該算法利用Cubature卡爾曼濾波和擴(kuò)展卡爾曼濾波改進(jìn)提議分布，融入當(dāng)前觀測(cè)信息，減弱粒子退化現(xiàn)象；重采樣部分采用Kullback-Leibler距離（KLD）采樣，根據(jù)粒子在狀態(tài)空間的分布狀況，在線調(diào)整下一次濾波迭代所需粒子數(shù)，從而減小計(jì)算量。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了自適應(yīng)多提議分布粒子濾波（ AMPD-PF）的有效性；同時(shí)在機(jī)器人操作系統(tǒng)（ROS）上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明改進(jìn)算法的平均定位精度達(dá)到19. 891 cm，定位所需粒子數(shù)穩(wěn)定在60，定位時(shí)間為45. 543 s，較CMCL算法在定位精度上提高了71. 03%，時(shí)間縮短了63. 10%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，AMPD-MCL算法減小了定位誤差，能實(shí)時(shí)在線調(diào)整粒子數(shù)，有效減少了算法計(jì)算量，提高了實(shí)時(shí)處理能力。
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