基于粒子濾波的蒙特卡洛定位算法
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針對基于Cubature粒子濾波的蒙特卡羅定位（CMCL）算法存在的計算量大、實時處理能力較差的問題，提出一種基于自適應多提議分布粒子濾波的蒙特卡羅定位（ AMPD-MCL）算法。該算法利用Cubature卡爾曼濾波和擴展卡爾曼濾波改進提議分布，融入當前觀測信息，減弱粒子退化現象；重采樣部分采用Kullback-Leibler距離（KLD）采樣，根據粒子在狀態空間的分布狀況，在線調整下一次濾波迭代所需粒子數，從而減小計算量。仿真實驗驗證了自適應多提議分布粒子濾波（ AMPD-PF）的有效性；同時在機器人操作系統（ROS）上進行實驗，結果表明改進算法的平均定位精度達到19. 891 cm，定位所需粒子數穩定在60，定位時間為45. 543 s，較CMCL算法在定位精度上提高了71. 03%，時間縮短了63. 10%。實驗結果表明，AMPD-MCL算法減小了定位誤差，能實時在線調整粒子數，有效減少了算法計算量，提高了實時處理能力。
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