FastSLAM: 非线性粒子滤波与EKF融合的定位算法

粒子滤波器-FastSLAM快速SLAM是一种先进的机器人导航技术，它结合了扩展卡尔曼滤波器（EKF）的精确性与粒子滤波器（Particle Filter，PF）的鲁棒性，以解决机器人在未知环境中的自主定位和建图问题。SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的核心在于让机器人在移动过程中同时确定自身的当前位置并构建环境地图，这是一个典型的非线性和非高斯状态估计问题。 SLAM问题描述中，机器人从初始位置出发，通过运动学模型和传感器数据进行迭代更新，如激光雷达、视觉传感器等，来估计其位置和地图的结构。定位与建图是相辅相成的过程，定位依赖于地图信息，而地图的构建又需要不断更新的定位信息。 EKF是早期常用的SLAM方法，它利用多变量高斯函数表示机器人的位姿和路标估计，但存在两个主要问题：一是计算复杂度较高，由于协方差矩阵庞大，处理大量路标时可能导致实时性不足；二是数据融合问题，即单个观测值关联的不确定性可能导致算法不稳定。EKF依赖于单一观测值关联，一旦关联错误就可能导致算法发散。 粒子滤波器则通过采样粒子来近似复杂的概率分布，适用于非线性和非高斯的环境。它具有较强的适应性，但计算成本较大，且随着粒子数量减少，可能存在粒子退化现象，即粒子集中于某些区域，无法充分覆盖所有可能性。 FastSLAM由Montemerlo等人在2003年提出，是粒子滤波器与EKF的融合创新。FastSLAM克服了EKF的局限性，它利用粒子滤波器处理非线性问题，并通过粒子的增殖和衰减机制，以及数据重采样和合并策略，实现了对多个观测值的有效处理，降低了数据关联问题的风险。这种方法在保持高精度的同时，提高了算法的鲁棒性和效率，从而在复杂的环境中支持实时的机器人自主导航。FastSLAM的发展不仅推动了机器人技术的进步，也成为了现代自主机器人系统中的重要技术基石。