韩涛;黄友瑞;周宁亚;徐善勇;徐嘉昌;鲍世水 基于粒子群优化的膜计算改进FastSLAM算法。 （中文。英文摘要） Zbl 1463.68146号 新疆大学自然科学系。 37，第2期，156-162（2020）. 摘要：为了解决传统FastSLAM算法中存在的粒子退化和多样性不足的问题，提出了一种基于粒子群优化（PSO）的膜计算快速SLAM算法。该算法将膜计算与粒子群算法相结合。利用膜计算的强并行性和分布式特性以及粒子群优化算法简单高效的优点，可以调整FastSLAM算法中粒子群的拟议分布，使其收敛到全局最优解，在扩大搜索范围的同时，保证了算法的局部搜索精度。改进了全局搜索的多样性，使得预测的粒子更快地逼近真实的机器人姿态，减缓了粒子退化。最后，在MATLAB平台上进行了仿真实验。实验结果表明，该算法提高了FastSLAM算法的定位精度，减少了系统的运行时间，有效地提高了效率。 MSC公司： 68瓦50 进化算法、遗传算法（计算方面） 2007年第68季度 受生物启发的计算模型（DNA计算、膜计算等） 68T40型 机器人人工智能 90 C59 数学规划中的近似方法和启发式 关键词：粒子群优化;膜计算;快速SLAM PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Han}等，新疆大学自然科学学院。37，第2号，156--162（2020；Zbl 1463.68146） 全文： 内政部