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同時定位與地圖構建（ Simultaneous lolaliκ ation And Mapping，SLAM）是未知環境下實現機器人自主導航的主要方法， Fastslam是一個著名的SLAM問題解決方法。由于 Fastslam使用序貫重要性采樣的方法，隨著算法迭代計算，大部分粒子的權重值變得很小，只有很少粒子具有較大的權重，算法發生退化。為了使采樣的粒子分布更加精確，避免粒子岀現退化情況，從而進一步提高 Fastslam算法的估計精度，提出了一種基于自適應漸消無跡卡爾曼濾波（ AFUKF）的快速同步定位和地圖創建（ Fastslam）算法。針對 Fastslam的粒子退化問題，從研究粒子的建議分布函數出發，采用漸消無跡卡爾曼濾波（ Adaptive Fading Unscented Kalman Filter， AFUKF）代替擴展卡爾曼濾波器（ Extended Kalman filter，EKF）來估計機器人位姿的建議分布函數，避免了EKF的線性化誤差。同時，利用自適應漸消濾波思想產生一種參數可自適應調節的建議分布函數，使其更接近移動機器人的后驗位姿概率分布，減緩粒子集的退仳。在 MATLAB平臺上的仿真實驗結果表明，所提方法的位置估計均方誤差比標準 Fastslam降低了28.7%，即估計精度提升了28.7%。在與近幾年相關算法的對比實驗中，所提方法也取得了較高的估計精度。改變粒子數量條件進行實驗時，隨著粒子數量的増加，各算法的估計精度都在提升，所提算法依然取得了最好的估計精度。實驗結果充分說明，提出的算法計算建議分布函數更加精確，有效緩解了 Fastslam算法中的粒子退化問題，從而顯著提高了算法的估計精度。
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