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摘要
针对传统Gmapping算法因粒子耗散导致定位精度不准确的现象，改进粒子群算法(IPSO)结合Gmapping算法(IPSO-Gmapping)被提出。通过引入相似度测量参数和新的学习因子，IPSO算法中粒子的全局开发能力得到提升，同时避免了陷入“局部最优值”的现象。其次将IPSO算法应用于传统的Gmapping中，使得粒子向高似然区域移动，改善了粒子的分布状态，这也使得IPSO-Gmapping算法表现出了极好的性能。分别使用公共数据集和实际场景进行验证，总体的平移旋转误差大幅度降低。通过实验测试表明，所提出的IPSO-Gmapping算法使用更少的粒子在位姿估计准确性及建图精确性上优于传统的Gmapping算法。
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