【摘 要】
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移动机器人路径规划问题一直是机器人控制领域中的热点.提出基于时变调节因子的E K F - S L A M （扩 展卡尔曼滤波的同时定位与地图构建）算法,使移动机器人在定位和构建地图的
【基金项目】
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安徽工程大学中青年拔尖人才基金资助项目(2016BJRC004)
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移动机器人路径规划问题一直是机器人控制领域中的热点.提出基于时变调节因子的E K F - S L A M （扩 展卡尔曼滤波的同时定位与地图构建）算法,使移动机器人在定位和构建地图的同时,在生成的地图环境中可 以很好地选择最优或者较优路径.该方法将强跟踪滤波器与E K F - SLAM 相结合,引入时变调节因子,可以根 据运动状态引起的新息权重的大小而改变,从而决定增大或减小滤波增益,进一步提高状态估计精度.实验证 明该算法与传统算法相比, 具有更好鲁棒性且误差更小.
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