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FastSLAM算法采用固定样本数目，当移动机器人状态不确定性很高时，算法效率较低，并且重采样步骤容易导致样本耗尽的问题，采用模糊逻辑来动态调整粒子数目，并采用自适应重采样只在需要时才采样。理论分析和仿真结果表明，改进后的算法具有更高的估计精度和更好的连贯性。
一种利用模糊逻辑改进FastSLAM2．0的方法
【摘 要】
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FastSLAM算法采用固定样本数目，当移动机器人状态不确定性很高时，算法效率较低，并且重采样步骤容易导致样本耗尽的问题，采用模糊逻辑来动态调整粒子数目，并采用自适应重采样只在需
【机 构】
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广东工业大学自动化学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2010年33期
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