TY - Jour A2 - El Najjar，Maan E. Au - Cain，Christopher Au - Leonessa，Alexander Py - 2016 Da - 2016/07/05 - Fastslam使用压缩占用Grids SP - 3891865 VL - 2016 AB - 机器人车辆未知环境需要能够确定其位置，同时学习位于它们周围的障碍物。在本文中，提出了一种解决了利用压缩占用网格的流动问题的方法。所提出的方法是快速算法的扩展，其存储占用网格的压缩形式，以减少存储由粒子滤波器维护的占用网格集所需的内存量。使用使用配备有限邮件，罗盘和向下朝向摄像头的小型廉价地面车辆获得的实验结果来提出算法的性能，该算法提供具有可视化内径测量的车辆。所提出的结果表明，尽管我们的方法仅由每个粒子维护的占用网格使用 40 ％ 存储未压缩占用网格所需的数据，我们仍然可以对每个粒子过滤器存储完整占用网格的方法来实现几乎相同的结果。SN - 1687-725X UR - HTTPS://Doi.org/10.1155/2016/3891865 Do - 10.1155/2016 / 3891865 JF - 传感器PB - Hindwi Publishing Corporation KW - ER -