原文服务方: 机器人       
摘要:
为了解决机器人在未知环境下的动态目标追踪问题,提出了一种基于扩展式卡尔曼滤波的估计算法.该算法将机器人、环境特征以及目标状态作为整体来构成系统状态,因此在迭代过程中系统各对象状态能够逐步建立起足够的关联性,从而提高了目标状态估计的准确性.进一步将该算法和基于占用栅格地图的动态物体检测方法相结合以获取目标和环境观测值,使算法最终能够应用于实际环境.另外,算法设计的数据关联环节能够有效处理目标伪观测值对系统状态估计的干扰.仿真实验和实体机器人实验结果验证了该算法的准确性和有效性.
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文献信息
篇名 基于扩展式卡尔曼滤波的移动机器人未知环境下动态目标跟踪
来源期刊 机器人 学科
关键词 同时定位与地图构建 占用栅格地图 动态物体检测 目标跟踪 扩展式卡尔曼滤波
年,卷(期) 2010,(3) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 334-343
页数 分类号 TP242.6
字数 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1218.2010.00334
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 伍明 6 33 3.0 5.0
2 孙继银 6 33 3.0 5.0
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  • 二级引证文献(6)
研究主题发展历程
节点文献
同时定位与地图构建
占用栅格地图
动态物体检测
目标跟踪
扩展式卡尔曼滤波
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
机器人
双月刊
1002-0446
21-1137/TP
大16开
1979-01-01
chi
出版文献量(篇)
2337
总下载数(次)
0
总被引数(次)
57113
论文1v1指导