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摘要:
针对EKF中观测噪声方差估计不准确导致滤波器性能下降甚至发散的问题,提出了基于环境特征的迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)融合算法.该算法融合了里程计采集的机器人内部数据和激光雷达传感器采集的外部环境特征,在测量更新阶段多次迭代状态估计值并对机器人的位姿进行修正,减少了非线性误差,提高了定位精度.
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协方差匹配
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关键词云
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文献信息
篇名 IEKF滤波在移动机器人定位中的应用
来源期刊 电子技术应用 学科 工学
关键词 自定位 移动机器人 卡尔曼滤波 信息融合
年,卷(期) 2013,(2) 所属期刊栏目 测控技术与仪器仪表
研究方向 页码范围 74-77
页数 4页 分类号 TP242
字数 3510字 语种 中文
DOI
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 张万绪 西北大学信息科学与技术学院 20 178 7.0 12.0
2 强敏利 西北大学信息科学与技术学院 1 9 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
自定位
移动机器人
卡尔曼滤波
信息融合
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电子技术应用
月刊
0258-7998
11-2305/TN
大16开
北京海淀区清华东路25号
2-889
1975
chi
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