基于强跟踪的增强型EKF-SLAM算法

• 作者: 刘宇超 卞永明 李军 李安虎 王全录 陈炯
• 来源期刊: 机电一体化
• 关键词: 强跟踪 同步定位 地图构建 状态估计 扩展卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 研究·开发
• 页码范围: 23-29
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16413/j.cnki.issn.1007-080x.2018.09.004

摘要

针对机器人同步定位与地图构建中,EKF-SLAM算法的位姿估计与路标估计精度逐渐下降的问题,提出了一种基于强跟踪滤波器的增强型扩展卡尔曼滤波SLAM算法ST-AEKF-SLAM.该算法对机器人的运动模型进行修正,增加了系统模型参数并进行迭代更新,有效降低了机器人的里程计误差;同时将强跟踪滤波器与AEKF-SLAM结合,降低外部偶然因素对系统状态估计的影响,使系统状态估计持续保持高精度.仿真实验对比了EKF-SLAM与ST-AEKF-SLAM算法性能,结果表明在位姿与路标估计中ST-AEKF-SLAM算法具有更高的准确性和自适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李军		12	50	5.0	7.0
2	卞永明	同济大学机械与能源工程学院	88	312	10.0	12.0
3	李安虎	同济大学机械与能源工程学院	17	47	3.0	6.0
4	刘宇超	同济大学机械与能源工程学院	2	3	1.0	1.0
5	王全录		5	29	3.0	5.0