基于改进模糊自适应扩展卡尔曼滤波的机器人SLAM算法

• 作者: 倪建军 殷霞红 王楚
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: SLAM问题 定位误差 模糊自适应控制模型 机器人
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 4-7
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2982字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2014.03.002

摘要

机器人SLAM问题是目前机器人研究领域中的重点,如何减少定位误差,有效地改善算法的鲁棒性,提高机器人定位和地图创建的准确性是研究的关键.针对这个问题,本文提出一种基于改进模糊自适应扩展卡尔曼滤波的SLAM算法,通过模糊自适应控制模型控制系统噪声和观测噪声.仿真实验结果表明,本文算法有效地解决卡尔曼滤波器的发散问题,可以有效减少机器人定位误差.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	倪建军	河海大学物联网工程学院	28	172	7.0	12.0
2	王楚	河海大学物联网工程学院	1	6	1.0	1.0
3	殷霞红	河海大学物联网工程学院	2	21	2.0	2.0