基于噪声缩放的自适应UKF-SLAM算法

• 作者: 梁毓明 王祖麟 秦菘
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 同时定位和环境建模 无迹卡尔曼滤波 噪声缩放 在线自适应 比例对称采样 开窗法
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: ?人工智能及识别技术?
• 页码范围: 143-149,154
• 页数: 8页
• 分类号: TP18
• 字数: 5625字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.10.028

摘要

针对扩展卡尔曼滤波( EKF)算法在移动机器人同时定位和环境建模( SLAM)中的缺点，即非线性系统简单线性化所导致的系统状态方程的不准确性、雅克比矩阵的计算所导致的计算复杂化以及噪声模型不确定性所导致的滤波稳定性降低等问题，提出一种对噪声自适应的UKF-SLAM算法。该算法通过对噪声缩放进而改变噪声模型，利用观测残差序列准确估计观测噪声模型协方差，运用预测的新息协方差和IAE开窗法求其系统状态噪声缩放因子，从而准确估计系统状态噪声模型协方差，实现对不确定的噪声模型能够自适应UKF-SLAM算法。 UKF的Sigma点采样策略是比例对称采样。实验结果证明，该方法相对EKF算法和UKF算法具有较高的定位精度和自适应能力。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王祖麟	江西理工大学电气工程与自动化学院	66	274	9.0	13.0
2	梁毓明	江西理工大学电气工程与自动化学院	32	291	9.0	16.0
3	秦菘	江西理工大学电气工程与自动化学院	1	6	1.0	1.0