快速SLAM算法的一种新的滤波架构

• 作者: 周武 赵春霞
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 同时定位与地图创建 粒子滤波器 Unscented卡尔曼滤波器 迭代扩展卡尔曼滤波器
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 553-560
• 页数: 8页
• 分类号: TP24
• 字数: 5247字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2008.05.011

摘要

FastSLAM算法是同时定位与地图创建领域的一类重要方法,UPF-IEKF FastSLAM 2.0算法采用UPF估计机器人的路径,地图估计则采用IEKF算法.UPF算法使粒子向后验概率高的区域运动,提高了估计精度,并且UPF算法比普通粒子滤波算法需要更少的粒子数,因而可以降低计算复杂度;IEKF算法通过迭代观测更新过程来提高估计精度.仿真实验表明,当迭代次数小于等于2时,UPF-IEKF FastSLAM 2.0算法的地图估计累计时间比UPF-UKF FastSLAM 2.0算法短;当迭代次数为2时,其估计精度高于UPF-UKF FastSLAM 2.0算法.综合考虑估计精度和计算复杂度,认为"UPF-IEKF"是一种更合理的FastSLAM算法滤波架构.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵春霞	南京理工大学计算机学院	177	2193	25.0	36.0
2	周武	南京理工大学计算机学院	5	110	4.0	5.0