吴健
- 作品数：3 被引量：12H指数：2
- 供职机构：沈阳建筑大学更多>>
- 发文基金：辽宁省教育厅基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术建筑科学机械工程更多>>
- 基于变分贝叶斯的自适应PF-SLAM方法研究被引量：1
- 2022年
- 针对移动机器人即时定位与地图构建中时变观测噪声及粒子位置分布对SLAM精度的影响,本文提出基于变分贝叶斯的自适应PF-SLAM算法,采用高斯混合模型对时变的观测噪声建模,并通过变分贝叶斯方法,迭代估算出混合模型中的未知参数;同时根据粒子权值将粒子划分为固定粒子和优化粒子,通过粒子间的近邻拓扑位置关系调整粒子分布,处理时变观测噪声与优化粒子的位置分布,使得优化的粒子集可以更好地表示机器人位置概率分布,实现观测噪声及粒子位置分布自适应。仿真实验表明本算法对比传统PF-SLAM算法定位与地图构建误差降低了76.45%。实际实验表明本算法处理下的环境轮廓误差对比传统PF-SLAM算法的环境轮廓误差减小了61.87%。该算法有效提高了移动机器人的状态估计精度,为移动机器人即时定位与地图构建提供了新的参考。
- 袁帅刘同健吴健张凤刘贵夫
- 关键词：自适应粒子滤波同步定位与地图构建
- 基于变分贝叶斯优化的近邻采样PF-SLAM算法被引量：3
- 2022年
- 针对移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)中观测噪声随时间变化及粒子滤波(PF)中粒子多样性易丧失问题,提出基于变分贝叶斯优化的近邻采样PF-SLAM算法。采用高斯混合模型对时变的观测噪声建模,使用变分贝叶斯方法,迭代估算出混合模型中的未知参数;同时根据粒子权重将粒子划分为保留粒子和调整粒子,通过两种粒子间的近邻位置分布关系优化调整粒子位置,在处理时变观测噪声同时,解决粒子多样性丧失问题,使得优化的粒子集更好地表示机器人位置概率分布。实验表明,改进算法与传统PF-SLAM算法相比,定位与建图误差降低76%,较期望最大化算法下的定位与建图误差降低了54%,进一步验证了所提算法的可行性与有效性,为移动机器人同时定位与建图提供一定参考。
- 袁帅刘同健栾方军张凤吴健
- 关键词：粒子滤波同时定位与建图
- 超长地下室混凝土结构防裂技术措施研究
- 近年来,随着我国综合国力的增强及经济建设的蓬勃发展,超大面积混凝土结构的需求日益增长,平面尺寸超长、超大的建筑迅速涌现。而在城市内,由于建筑用地的紧张和“停车难”等问题的日益突出,人们更大规模地开发地下空间。由于地下工程...
- 吴健
- 关键词：超长地下室混凝土结构无缝设计防裂技术
