【摘 要】
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提出了一种基于车辆运动微分模型的扩展卡尔曼同步定位与地图创建(EKFSLAM)算法,该算法是将车辆运动轨迹视为由许多微小直线段组成,利用车辆行驶环境中的柱状特征,结合扩展卡
【机 构】
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中国科学技术大学自动化系; 中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所; 中国科学院合肥智能机械研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(91120307,50908222);江苏省自然科学基金资助项目(BK2012151)
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提出了一种基于车辆运动微分模型的扩展卡尔曼同步定位与地图创建(EKFSLAM)算法,该算法是将车辆运动轨迹视为由许多微小直线段组成,利用车辆行驶环境中的柱状特征,结合扩展卡尔曼滤波器,实现移动机器人的同步定位与地图创建(SLAM).该算法能有效地降低单纯使用航迹推算所产生的定位误差,定位精度与基于运动学模型的EKF-SLAM在同一量级.与基于车辆运动学模型的EKFSLAM算法相比,该算法不仅具有更为简化和通用的模型表达形式,同时由于该算法所需的数据可以更方便地进行精确测量,不易受到噪声的干扰,因此稳定性有一定的提升.
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