原文服务方: 机器人       
摘要:
针对标准扩展卡尔曼滤波(EKF)在噪声统计特性不准确、系统模型与实际模型无法完全匹配情况下滤波精度严重下降的问题,提出了一种基于Sage-Husa自适应EKF和强跟踪EKF组合的SLAM(同步定位与地图构建)算法.首先建立了AUV(自主水下航行器)的动力学模型、特征模型以及传感器的测量模型,然后通过Hough变换进行特征提取,最终采用组合EKF实现了自主水下航行器的同步定位与地图构建.海试数据仿真试验表明本文所提方法降低了噪声统计特性时变以及模型不精确对系统的影响,提高了SLAM系统的精确性和鲁棒性.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于组合EKF的自主水下航行器SLAM
来源期刊 机器人 学科
关键词 同步定位与地图构建 EKF Sage-Husa自适应EKF 强跟踪EKF 组合EKF
年,卷(期) 2012,(1) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 56-64
页数 分类号 TP242.6
字数 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1218.2012.00056
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 边信黔 哈尔滨工程大学自动化学院 146 1731 21.0 30.0
2 王宏健 哈尔滨工程大学自动化学院 66 668 14.0 21.0
3 王晶 哈尔滨工程大学自动化学院 88 918 14.0 28.0
4 傅桂霞 哈尔滨工程大学自动化学院 5 143 5.0 5.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (33)
共引文献  (157)
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2020(10)
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研究主题发展历程
节点文献
同步定位与地图构建
EKF
Sage-Husa自适应EKF
强跟踪EKF
组合EKF
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
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