一种改进的UKF-SLAM算法

• 作者: 吕太之 周武 赵春霞
• 来源期刊: 中北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 移动机器人 同时定位与地图创建 无迹卡尔曼滤波 外部干扰
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 自动化与计算机
• 页码范围: 717-725,751
• 页数: 10页
• 分类号: TP242
• 字数: 6622字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3193.2018.06.014

摘要

针对外部干扰导致基于无迹卡尔曼滤波的同时定位与地图创建(UKF-SLAM)算法精度降低甚至发散的问题,提出一种改进的UKF-SLAM算法.算法在系统状态更新之前引入外部干扰检测和状态方差膨胀,在干扰发生的周期内快速做出响应,提高了系统状态估计的精度.临近观测的对比检测不受累计误差的影响,提高了检测的精度,不同状态方差膨胀方式能够响应不同类型的外部干扰.仿真实验结果表明,在存在外部干扰的环境中,改进UKF-SLAM算法估计精度高于SMCI-SLAM和UKF-SLAM算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵春霞	南京理工大学计算机科学与技术学院	177	2193	25.0	36.0
2	吕太之	江苏海事学院信息工程学院	21	106	7.0	9.0
6	周武	浙江师范大学工学院	11	101	5.0	10.0