基于强跟踪UKF的自适应SLAM算法

• 作者: 张文玲 朱明清 陈宗海
• 来源期刊: 机器人
• 关键词: 同时定位与地图创建 UKF-SLAM 强跟踪滤波器 自适应滤波
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 190-195
• 页数: 6页
• 分类号: TP24
• 语种: 中文

摘要

针对无迹卡尔曼滤波(UKF)缺乏在线自适应调整能力,导致系统状态估计精度较低的问题,提出了一种将强跟踪滤波器(STF)与UKF相结合的SLAM算法.该算法对于UKF中每个采样点采用STF进行更新,获得优化滤波增益,抑制噪声对系统状态估计的影响,使系统状态估计迅速收敛到真实值附近.仿真实验对比了当前几种SLAM算法在不同噪声环境下的性能,实验表明,基于强跟踪UKF的自适应SLAM算法具有更好的鲁棒性和自适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈宗海	中国科学技术大学自动化系	151	2270	25.0	40.0
2	朱明清	中国科学技术大学自动化系	11	191	6.0	11.0
3	张文玲	中国科学技术大学自动化系	2	86	2.0	2.0