一种基于抗差EKF的移动机器人定位技术

• 作者: 刘沛丰 王坚
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 自主移动机器人定位 扩展卡尔曼滤波 粗差 增益矩阵 抗差EKF
• 年，卷（期）: 2017,（z1）
• 所属期刊栏目: 智能计算
• 页码范围: 115-118
• 页数: 4页
• 分类号: TP242
• 字数: 4541字
• 语种: 中文

摘要

自主机器人作业的关键问题是自身的定位问题.卡尔曼滤波可用于对系统位置进行估计.首先介绍了移动机器人同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的一般模型及关键技术,然后介绍了扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)的原理,通过分析粗差对EKF模型的影响,提出了抗差EKF模型.该模型根据多余观测分量及预测残差统计,构造抗差等价EKF增益矩阵,通过迭代解算给出抗差解.最后分别实现了加入粗差后的标准EKF-SLAM解决方案以及加入粗差后的抗差EKF-SLAM解决方案;模拟了自主机器人运动轨迹,并对比了两种模型对机器人定位的精确度,结果显示了抗差EKF模型的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王坚	中国矿业大学环境与测绘学院	130	1298	20.0	27.0
2	刘沛丰	中国矿业大学环境与测绘学院	1	8	1.0	1.0