基于改进能观性的扩展卡尔曼滤波机器人定位

• 作者: 王立玲 苏华强 马东
• 来源期刊: 机床与液压
• 关键词: 能观性 扩展卡尔曼滤波器 指数移动平均法 可观测子空间
• 年，卷（期）: 2021,（15）
• 所属期刊栏目: 工业机器人专栏|INDUSTRIAL ROBOT COLUMN
• 页码范围: 17-23
• 页数: 7页
• 分类号: TP242.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3881.2021.15.004

摘要

为解决EKF-SLAM算法的状态估计不一致问题,提出一种改进能观性的EKF算法.利用每一个状态变量的第一个可用估计值计算滤波器的雅可比矩阵,从而保证误差状态系统模型的可观测子空间与实际的非线性SLAM系统的可观测子空间具有相同维数.在测量噪声协方差未知的情况下,对EKF-SLAM算法运用初始化的指数移动平均法估计测量噪声协方差.结果表明:改进的EKF-SLAM算法比传统EKF-SLAM算法的定位更精确,均方误差至少降低30％.