改进的平方根容积模糊自适应卡尔曼滤波SLAM算法

• 作者: 李俊 王苏洲 舒志兵
• 来源期刊: 组合机床与自动化加工技术
• 学科: 工学
• 关键词: SLAM算法 迭代平方根容积 时变渐消因子 模糊自适应
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 29-32
• 页数: 4页
• 分类号: TH166|TG506
• 字数: 2737字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13462/j.cnki.mmtamt.2017.12.007

摘要

针对移动机器人SLAM算法存在系统噪声对定位精度影响严重,特征点的增加导致轨迹偏移等现象.文章将迭代思想与时变渐消因子引入平方根容积卡尔曼滤波中,通过动态调节新息均值和协方差的方式,建立模糊自适应模型调整噪声权值,改善系统中存在的运动噪声和观测噪声.该算法相对于以往算法只能解决单一问题而言,具有更好的兼容性与鲁棒性.通过实验仿真结果可以看出,该算法相对于以往算法在X方向、Y方向和位姿偏移角的误差分别减小了21.59%、36.45%、32.97%.将此算法应用于实际中,具有良好的地图重建效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	舒志兵	南京工业大学电气工程与控制科学学院	139	1100	17.0	28.0
2	王苏洲	南京工业大学电气工程与控制科学学院	14	60	5.0	6.0
3	李俊	南京工业大学电气工程与控制科学学院	73	392	10.0	16.0