面向3维空间的移动机器人快速自适应 SLAM 算法

• 作者: 吴龙龙 方华京 郑丽楠 陈世明
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 同时定位与地图构建(SLAM) 强跟踪滤波器 在线自适应估计 噪声协方差阵 奇异值分解
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 419-424
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1219.2012.00419

摘要

针对3维空间中移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)问题,提出了一种基于改进强跟踪滤波(STF)的快速自适应SLAM算法.该算法首先对于强跟踪滤波器的噪声协方差阵进行在线自适应估计,用于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;随后将状态协方差矩阵进行奇异值分解(SVD),提高算法的数值稳定性.该算法可提高对系统时变的自适应能力以及系统状态估计精度.与基于强跟踪滤波器的SLAM算法的仿真对比结果说明了该算法的有效性及其在抑噪性能和估计精度方面的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方华京	华中科技大学控制科学与工程系	125	1535	23.0	33.0
2	陈世明	华东交通大学电气与电子工程学院	62	403	11.0	16.0
3	郑丽楠	华东交通大学电气与电子工程学院	4	23	3.0	4.0
4	吴龙龙	华东交通大学电气与电子工程学院	3	18	3.0	3.0