【摘 要】
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针对移动机器人在未知复杂环境中动态目标跟踪存在的数值不稳定、计算量大和精度较差等问题,提出基于平方根容积卡尔曼滤波的移动机器人动态目标跟踪算法（SR-CKF-SLAM-OT）。该
【机 构】
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安徽工程大学安徽省电气传动与控制重点实验室
【基金项目】
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2016年安徽高校自然科学研究项目(KJ2016A794)资助
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针对移动机器人在未知复杂环境中动态目标跟踪存在的数值不稳定、计算量大和精度较差等问题,提出基于平方根容积卡尔曼滤波的移动机器人动态目标跟踪算法（SR-CKF-SLAM-OT）。该算法的系统状态由地图环境特征、机器人和目标作为一个整体构成。建立目标和机器人的动态模型进行预测、数据关联和更新,在更新过程中直接传递目标状态均值和协方差矩阵的平方根因子,降低了计算的复杂度。此外,通过数据关联环节能够有效的降低伪观测值对系统状态估计的影响。仿真结果表明：相比基于EKF的动态目标跟踪算法,所提出的动态目标跟踪算法目标
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