【摘 要】
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提出了一种基于栅格图模糊逻辑的同时定位与构图(SLAM)数据关联算法,用来计算特征观测值和估计值间的误差栅格矩形.对归一化新息和置信度进行了模糊化处理,作为模糊控制器的
【机 构】
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哈尔滨工程大学自动化学院; 洛阳理工学院机械工程系;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51009036);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(HEUCFL20111101)
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提出了一种基于栅格图模糊逻辑的同时定位与构图(SLAM)数据关联算法,用来计算特征观测值和估计值间的误差栅格矩形.对归一化新息和置信度进行了模糊化处理,作为模糊控制器的输入变量,建立适当的模糊规则,最终获得的输出变量即为需要的数据关联结果.该算法有效表达了水下复杂环境中的不确定性和模糊性.仿真实验表明:本算法具有更好的抗干扰能力和鲁棒性;另外引入了可调节系数无迹卡尔曼滤波对噪声模型进行实时调整,改变滤波增益大小.同时仿真实验也验证了该方法的有效性与优越性,使滤波精度得到了有效提高.
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