【摘 要】
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快速同时定位与建图（fast simultaneous localization and mapping,FastSLAM）算法的采样过程会带来粒子退化问题,为了改进算法的性能,提高估计精度,从研究粒子滤波的建议分布函
【基金项目】
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北京市教委基金项目（JJ002790200802）资助课题
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快速同时定位与建图（fast simultaneous localization and mapping,FastSLAM）算法的采样过程会带来粒子退化问题,为了改进算法的性能,提高估计精度,从研究粒子滤波的建议分布函数出发,提出基于自适应渐消扩展卡尔曼滤波（adaptive fading extended Kalman filter,AFEKF）的FastSLAM算法。该算法基于FastSLAM的基本框架,利用AFEKF产生一种参数可自适应调节的建议分布函数,使其更接近移动机器人的后验位姿概率分布,减缓
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