【摘 要】
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针对机器人同时定位与地图构建(SLAM)问题,提出基于平方根容积卡尔曼滤波的SLAM算法.该算法主要特点是使用平方根容积卡尔曼滤波计算SLAM后验概率密度,以减小线性化误差,达到
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针对机器人同时定位与地图构建(SLAM)问题,提出基于平方根容积卡尔曼滤波的SLAM算法.该算法主要特点是使用平方根容积卡尔曼滤波计算SLAM后验概率密度,以减小线性化误差,达到提高SLAM定位精度的目的.提出的算法通过传递平方根因子代替系统协方差矩阵,因而在计算中避免了耗费时间的Cholesky分解,提高了算法效率.实验部分使用扩展型卡尔曼滤波SLAM(EKF-SLAM)、无迹卡尔曼滤波SLAM(UKF-SLAM)和所提出的算法进行了对比.实验结果表明:较之EKF-SLAM,容积卡尔曼滤波的精度提高了1倍;相比UKF-SLAM,SCKF-SLAM节省1/4计算资源.
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