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摘要:
为缓解移动机器人同步定位与构图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)在恶劣噪声干扰下存在估计精度低、不一致及鲁棒性差的问题,提出一种新颖的基于迭代无迹H..滤波的SLAM算法.所提算法将无迹变换融入到扩展H..滤波中,以此估计系统状态均值和协方差,无需推导Jacobian矩阵,避免了线性化误差积累,增强了算法的数值稳定性;此外,通过迭代更新方式,利用观测信息不断校正系统状态均值和协方差,进一步减小估计误差.在仿真实验中,在不同环境和不同噪声下对比分析所提算法、EKF-SLAM、UKF-SLAM及CEHF-SLAM.结果表明所提算法在不同恶劣噪声干扰下依然能保持高的估计精度和强鲁棒性,并能适应不同的环境,是一种有效且可行的SLAM算法.
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文献信息
篇名 基于迭代无迹H∞滤波的移动机器人SLAM
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 同时定位与地图构建 迭代无迹H∞滤波 鲁棒性 估计精度
年,卷(期) 2017,(8) 所属期刊栏目 图形图像与模式识别
研究方向 页码范围 306-311
页数 6页 分类号 TP242.6
字数 5366字 语种 中文
DOI 10.11896/j.issn.1002-137X.2017.08.053
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 罗元 重庆邮电大学信息无障碍工程与机器人技术研发中心 192 1681 17.0 31.0
2 张毅 重庆邮电大学信息无障碍工程与机器人技术研发中心 281 2390 21.0 36.0
3 苏琴 重庆邮电大学信息无障碍工程与机器人技术研发中心 4 52 3.0 4.0
4 管国伦 重庆邮电大学信息无障碍工程与机器人技术研发中心 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
同时定位与地图构建
迭代无迹H∞滤波
鲁棒性
估计精度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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