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摘要:
针对物体位姿估计中需要物体先验信息、运动模型假设和误差累积等问题,提出一种滑动窗口滤波器的位姿估计方法,适用于物体先验信息与运动假设均未知的情况,同时消除了误差累积.为了估计任意物体的位姿,在每个滑动窗口内采用高斯牛顿算法实现李群空间内物体位姿与结构的迭代优化.采用卡尔曼滤波器并结合位姿与结构的强耦合关系,通过对物体结构的滤波,提高结构估计的准确度,进而提高位姿估计的准确度,克服误差累积.仿真验证了算法能有效地消除误差累积,同时提高现有算法位姿估计的准确度;在没有先验信息与假设的条件下,能达到与先进算法接近的估计结果.
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文献信息
篇名 基于滑动窗口滤波器的无误差累积位姿估计
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 位姿估计 误差累积 滑动窗口滤波器 卡尔曼滤波器
年,卷(期) 2019,(4) 所属期刊栏目 仿真方法与算法
研究方向 页码范围 209-213,228
页数 6页 分类号 TP242
字数 4853字 语种 中文
DOI
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 胡士强 上海交通大学航空航天学院 58 1257 12.0 35.0
2 杨永胜 上海交通大学航空航天学院 17 65 5.0 7.0
3 宋佳儒 上海交通大学航空航天学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
位姿估计
误差累积
滑动窗口滤波器
卡尔曼滤波器
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
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
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43
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