陪护机器人粒子滤波定位法中重采样算法研究

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1、第20卷．第4期计算机技术与发展Vo1．20No．42010年4月∞MP1nERTEajO10GYANDDEVEICIPⅣ眶NTApr．2010陪护机器人粒子滤波定位法中重采样算法研究卢笑，孟正大(东南大学自动化学院，江苏南京210096)摘要：针对室内陪护机器人粒子滤波定位方法，研究了四种粒子滤波重采样算法：多项式重采样算法、残差重采样算法、分层重采样算法和系统重采样算法，并分别对其进行仿真比较。实验证明残差重采样算法粒子收敛速度和粒子匮乏程度取折衷，性能优于其它三种重采样算法，在此基础上利用仿真实验结果在}{}一03

2、03服务机器人上进行了实验。实验证明采用残差重采样算法的粒子滤波算法，利用声纳配合里程计定位的方案能达到定位目的。关键词：陪护机器人；定位；粒子滤波；重采样算法中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1673～629X(2010)04—0054一O4ResearchofParticleFilterResamplingAlgorithminIndoorServiceRobotLocalizationLUXiao，MENGZheng—da(SchoolofAutomation，SoutheastUniversity，N

3、anjing210096，China)Abstract：Fouroftheparticlefilterresarnpling~thmsinindoorservicerobotl~dizationisdescrilx=dinthpaper．theyareMuhino．mialResampling、ResidualReampling、StratifiedResamplingandSystematicResampling．Thesimulationandcomparisonisaimpresent-ed．Itisprovedt

4、hept．0rfnanceoftheResidualResamplingisbetterthanotherthreealgorithmsontheparticleconvergencespeedandthepinchd~ree．Theexpe~thasbeendoneontheHHR一0303servicerobot．Theexperimentpn删thatthelocalizationplanwhichintroducestheResidualResamplingalgorithmlocalizingwithodome

5、terandsorh~rcartachievethelocalizingaim．Key删s：servicerobot；localization；particlefilter；resamplingalgorithm0引言为解决这一问题，研究人员也提出了很多针对状随着我国老龄化程度的提高，面向老年人的具有态空间模型的改进方法，如辅助变量粒子滤波算法[4】、一一定家庭服务作业能力的个人陪护机器人已成为需局部线性化方法5、拒绝采样方法l-6J等。从重采样算求。而实现陪护机器人自身的准确定位是成功完成这法选择角度出发，针对哈尔滨工

6、业大学自主研发的一系列动作的先决条件之一。因此，研究陪护机器人}{l一0303服务机器人，分别对四种不同的粒子滤波的实时可靠定位有着重要的意义Ⅲ。重采样方法进行仿真比较，选用残差重采样作为粒子在各种定位算法中，粒子滤波算法由于其无需知滤波重采样算法实现基于高斯初始分布的室内已知环道机器人初始位姿，能表达任何复杂多样的状态的概境下的陪护机器人定位。率分布，近些年来得到了广泛的研究，并且在移动机器人定位中获得成功的应用[引。但粒子数匮乏仍是其主1粒子滤波重采样算法要缺陷，Dbucet【3J等从理论证明了SIS(Sequent

7、ialIm采样重要性重采样算法的引入是为了解决SIS算portanceSample)算法出现粒子数匮乏现象的必然性，法固有的粒子匮乏问题，即随着迭代次数的增加，粒子而有效解决方法是选择重要性函数和采样重采样算丧失多样性的现象。其基本思想是通过后验概率密度法。函数p(xI21：^)≈∑(一i)再采样N次，产i：l收稿日期：2009—07—23；修回日期~2009一l0—24生新的样本支撑点集(ZE)，。目前运用最为广泛的几基金项目：国家高技术研究发展计划项目(2006AA040202)种重采样算法-7J是多项式重采样(Mu

8、ltinomialResam—作者简介：卢笑(1985一)，女，湖南长沙人。硕士研究生，研究方向为移动机器人路径规划、定位、导航等；孟正大，教授，研究方向为移piing)、残差重采样(ResidualResampling)、分层重采样动机器人及工业机器人控制。(StratifiedResampling)和系统重采样(