文档介绍：第 27 卷第 2 期计算机应用研究 Vol. 27 No. 2
2010 年 2 月 Application Research puters Feb. 2010
粒子滤波自适应机制研究综述*
于金霞1, 2 , 汤永利1, 3 , 刘文静1
( 1. 河南理工大学计算机科学与技术学院, 河南焦作 454003; 2. 南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信
重点实验室, 南京 210003; 3. 清华大学计算机科学与技术系, 北京 100084)
摘要: 针对粒子滤波固有的缺陷, 结合移动机器人领域的研究应用成果, 分别从样本数目自适应、重采样自适
应、建议分布自适应、运动/ 似然模型自适应以及与其他方法的集成等几个方面对粒子滤波自适应机制当前研究
的关键技术进行了归纳总结, 并且对该研究领域需要解决的研究难点进行了总结, 对进一步研究的方向进行了
展望。
关键词: 粒子滤波; 自适应机制; 样本数目; 重采样; 建议分布; 运动/ 似然模型
中图分类号: TP24 文献标志码: A 文章编号: 1001- 3695( 2010) 02- 0417- 06
doi: 10. 3969 / j. issn. 1001-3695. 2010. 02. 005
Survey on adaptive mechanisms of particle filter
YU Jin-xia1, 2 , TANG Yong-li1, 3 , LIU Wen-jing1
( 1. College puter Science & Technology, Henan Polytechnic University, Jiaozuo Henan 454003, China; 2. Jiangsu Provincial Key Labora-
tory of Image Processing & munication, Nanjing University of Posts & Communication, Nanjing 210003 , China; 3 . Dept. pu-
ter Science & Technology, Tsinghua University, Beijing 100084 , China)
Abstract: Aimed at the inherent deficiency in particle filter bined with the up-to-date research and application in the
mobile robot field, this paper summarized some key technologies in current study from the adaptive mechanism of sample size
respectively, the resampling strategy, proposal distribution, motion/ likelihood model and the integration with other methods.
At the same time, conclu