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摘要：本发明涉及同时定位与建图技术领域，具体涉及一种重尾噪声下鲁棒概率假设密度SLAM方法，将SLAM问题分解为机器人位姿估计和地图估计两个耦合的子问题，其中机器人位姿建模为粒子，环境地图建模为概率假设密度，然后利用EKF算法对所有表示机器人位姿的粒子进行重要性采样；基于每个粒子进行地图预测，将新生概率假设密度添加到后验概率假设密度中；再将量测噪声建模为学生t分布，利用基于学生t分布的边缘近似似然函数，推导出完整的地图更新表达式；最后利用SC策略更新机器人位姿粒子的权重，并进行状态提取和粒子重采样。本发明有效提高了重尾噪声场景下SLAM问题的估计精度。
主权项：1.一种重尾噪声下鲁棒概率假设密度SLAM方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤1：初始化机器人位姿以及参数；步骤2：对k时刻的机器人位姿粒子进行重要性采样；步骤3：对重要性采样后的粒子进行地图预测，将新生地图特征点加入地图，得到预测地图；步骤4：用量测更新预测地图，得到更新的地图；步骤5：利用SC策略更新粒子的权重；步骤6：筛选权重最大的粒子及其地图作为这一时刻的状态提取；若k＜K，则令k＝k+1并进行粒子重采样，接着循环执行步骤2至步骤6；否则，循环终止。
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百度查询： 桂林电子科技大学 桂林长海发展有限责任公司 一种重尾噪声下鲁棒概率假设密度SLAM方法
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