基于多次测量更新的移动机器人SLAM仿真

• 作者: 孙作雷 张波 曾连荪 许亚芳
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 移动机器人 费切尔信息 多次测量更新 线性化误差
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 信息、控制、决策与仿真
• 页码范围: 1288-1293
• 分类号: TP242
• 语种: 中文

摘要

针对移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)技术中,非线性系统进行线性化处理所产生的线性化误差问题,从费切尔信息角度分析,提出多次测量更新算法.该算法利用滤波中预测和各次更新阶段状态向量的费切尔信息加权关系,解算每次测量更新后的状态估计,通过多次将更接近于真实状态的估计值融入观测信息,可得到较高精度的后验状态估计,降低线性化误差的同时提高了机器人定位与构图准确性.实验部分实现多次测量更新与一次测量更新算法的仿真与对比,结果表明:所提算法能有效降低机器人位姿误差和地图估计误差.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张波	中国科学院上海高等研究所	209	2133	20.0	38.0
2	曾连荪	上海海事大学信息工程学院	96	298	10.0	12.0
3	孙作雷	上海海事大学信息工程学院	24	61	4.0	6.0
4	许亚芳	上海海事大学信息工程学院	2	6	2.0	2.0