一种改进的UKF-SLAM算法

来源 :中北大学学报(自然科学版) | 被引量 : 19次 | 上传用户：jacky1228

【摘要】

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针对外部干扰导致基于无迹卡尔曼滤波的同时定位与地图创建(UKF-SLAM)算法精度降低甚至发散的问题,提出一种改进的UKF-SLAM算法.算法在系统状态更新之前引入外部干扰检测和状态方差膨胀,在干扰发生的周期内快速做出响应,提高了系统状态估计的精度.临近观测的对比检测不受累计误差的影响,提高了检测的精度,不同状态方差膨胀方式能够响应不同类型的外部干扰.仿真实验结果表明,在存在外部干扰的环境中,改进

【作者】

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吕太之周武赵春霞

【机构】

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江苏海事学院信息工程学院,南京理工大学计算机科学与技术学院,浙江师范大学工学院

【出处】

：

中北大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2018年06期

【关键词】

：

移动机器人同时定位与地图创建无迹卡尔曼滤波外部干扰 mobile robotsimultaneous localization and mappingun

【基金项目】

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国家自然科学基金青年科学基金项目(51405450),江苏省高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师,江苏省高校优秀中青年教师和校长境外研修项目,江苏海事学院千帆团队建设项目.

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