fastslam1.0 and 2.0

资 源 简 介

fastslam1.0 and 2.0

详 情 说 明

FastSLAM是一种经典的同步定位与建图（SLAM）算法框架，它巧妙地将粒子滤波与扩展卡尔曼滤波（EKF）相结合。该算法通过粒子滤波处理机器人的位姿不确定性，每个粒子携带一个独立的地图，使用EKF来维护地图中各个特征的估计。

在FastSLAM 1.0版本中，算法采用简单的提议分布来生成粒子，这种方法的效率相对较低。而FastSLAM 2.0进行了重要改进，它通过将最新观测数据纳入粒子采样过程，显著提升了算法的性能。2.0版本使用更接近真实后验分布的提议分布，这使得粒子集能更准确地表示机器人位姿的真实分布。

FastSLAM 2.0相比1.0版本具有明显优势：定位精度更高，建图效果更好，且对数据关联错误具有更强的鲁棒性。这种改进使得算法在实际应用中表现更加可靠，尤其是在特征丰富的环境中。算法的核心思想是将复杂的SLAM问题分解为多个简单的估计问题，通过粒子滤波处理位姿不确定性，而每个特征则通过独立的EKF进行维护。