平方根容积卡尔曼滤波概率假设密度算法在移动机器人同时定位与地图构建中的应用

• 作者: 宋宇 宋永端 康轶非 闫德立
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 移动机器人 同时定位与地图构建 平方根容积卡尔曼滤波 概率假设密度
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1009-1017
• 页数: 9页
• 分类号: TP242
• 字数: 9386字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2014.30741

摘要

针对杂波环境或数据关联模糊环境下移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)的问题,本文提出平方根容积卡尔曼滤波概率假设密度(SRCKF-PHD)SLAM算法,该算法的主要特点在于:1)采用容积规则方法计算非线性函数高斯权重积分以及机器人位姿粒子权重,达到改善位姿估计性能的目的;2)在高斯混合概率假设密度更新过程中,将平方根容积卡尔曼滤波应用于高斯项权重更新及观测似然计算中,保证了协方差矩阵的对称性和半正定性,提高了地图估计的精度和稳定性.通过仿真实验及Car Park数据集,将提出算法与RB-PHD-SLAM算法进行对比,结果表明该算法对机器人位姿估计精度及地图估计精度的提高是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋永端	北京交通大学电子信息工程学院	15	155	6.0	12.0
2	闫德立	北京交通大学电子信息工程学院	6	65	4.0	6.0
6	宋宇	北京交通大学电子信息工程学院	12	77	5.0	8.0
7	康轶非	北京交通大学电子信息工程学院	5	65	4.0	5.0