基于多策略人工蜂鳥優(yōu)化PF的SLAM研究

摘要： 針對粒子濾波算法(PF)重采樣導(dǎo)致粒子貧乏及需增加粒子數(shù)以提高估計(jì)精度的問題，提出一種基于多策略人工蜂鳥算法優(yōu)化的粒子重組粒子濾波算法。首先，引入中垂線算法提高人工蜂鳥算法收斂速度，通過其智能覓食機(jī)制，使得最優(yōu)粒子引導(dǎo)粒子集向高似然區(qū)域移動(dòng)，以此提高估計(jì)精度；其次，實(shí)時(shí)計(jì)算最優(yōu)粒子附近的粒子密度，當(dāng)密度大于設(shè)置的區(qū)域搜索閾值時(shí)引入Levy飛行策略以擴(kuò)大搜索空間，當(dāng)其大于最大密度...