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摘要:
针对SLAM在复杂环境下对噪声干扰鲁棒性差以及运动轨迹预测误差问题,在UKF中引入自适应估计理论与鲁棒H∞控制准则,提出一种鲁棒自适应UKF-SLAM算法.该算法利用自适应估计理论,构建抗差因子和自适应因子,自适应估计测量和状态噪声等价协方差阵,实现粗差分离和噪声方差自适应补偿;利用鲁棒H∞控制准则对系统状态均值和协方差进行迭代更新,提高噪声干扰鲁棒性、降低预测误差.仿真结果表明:该算法能保证移动机器人在不同噪声环境下具有良好的鲁棒性与定位精度.
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文献信息
篇名 鲁棒自适应无迹卡尔曼滤波的SLAM算法
来源期刊 电光与控制 学科 工学
关键词 移动机器人 SLAM 无迹卡尔曼滤波 自适应估计 抗差估计
年,卷(期) 2019,(8) 所属期刊栏目 学术研究
研究方向 页码范围 12-16,23
页数 6页 分类号 TP24
字数 4075字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-637X.2019.08.003
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 刘艳 大连大学辽宁省北斗高精度位置服务技术工程实验室 69 787 16.0 25.0
5 裴少婧 中原工学院机电学院 8 13 2.0 2.0
6 程诚 大连大学辽宁省北斗高精度位置服务技术工程实验室 2 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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2019(2)
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研究主题发展历程
节点文献
移动机器人
SLAM
无迹卡尔曼滤波
自适应估计
抗差估计
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
电光与控制
月刊
1671-637X
41-1227/TN
大16开
河南省洛阳市017信箱16分箱
1970
chi
出版文献量(篇)
4517
总下载数(次)
11
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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