粒子滤波定位算法研究：从UKF到MCL

"SLAM(同步定位与地图构建)技术是移动机器人导航的关键，涉及定位算法如无迹卡尔曼滤波(UKF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)和蒙特卡罗粒子滤波(MCL)。UKF通过Sigma点采样处理非线性问题，适用于GPS-IMU组合导航等系统。EKF通过线性化处理非线性系统，广泛应用于SLAM，但假设系统为线性高斯，计算复杂度较高。MCL则利用随机粒子近似概率分布，适用于复杂的非线性环境，但存在粒子退化问题。" 无迹卡尔曼滤波(UKF)算法是由Julier等人于1990年提出的，它通过Unscented变换来近似非线性系统，避免了传统的EKF线性化误差。UKF使用 Sigma 点策略，可以更精确地估计非线性系统的状态，常用于制导和导航系统。文献中的SRUKF是UKF的扩展，能处理高斯回归过程，而Unscented Particle Filter是UKF与Particle Filter的结合，提高了定位精度。 扩展卡尔曼滤波(EKF)是线性卡尔曼滤波的扩展，Sunahara等人最早将其应用于非线性系统。EKF通过一阶泰勒展开处理非线性，被广泛用于随机地图创建和SLAM中。然而，EKF假设系统为线性高斯，且计算复杂度较高，后续研究通过高阶截断、近似二阶方法和迭代扩展卡尔曼滤波等进行优化。 蒙特卡罗粒子滤波(MCL)由Gordon等人于1993年提出，基于序列重要性采样(SIS)，适用于非线性和非高斯情况。MCL算法包括初始化、运动预测、感知更新、重要性采样和递归调用等步骤，能在复杂环境中进行精准定位。尽管如此，MCL面临粒子退化问题，后续研究通过减少采样数量、混合高斯模型、模糊地图匹配和改进重采样策略等方式进行了优化。 SLAM技术是移动机器人自主导航的基础，而定位算法的选择和优化直接影响其性能。UKF、EKF和MCL各有优势和局限，根据具体环境和任务需求，选择适合的定位算法至关重要。