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一种基于RBUKF滤波器的SLAM算法 被引量：8
1
作者 康叶伟 黄亚楼 +1 位作者 孙凤池 苑晶 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期17-19,29,共4页
同时定位与建图(SLAM)是智能机器人实现真正自治的必要前提,是一个比单独研究定位或者建图更加困难的课题。该文将基于SUT变换的RBUKF滤波器应用于平面静态环境下的同时定位与建图算法,它能够在同样计算复杂度的情况下,避免基于扩展卡... 同时定位与建图(SLAM)是智能机器人实现真正自治的必要前提,是一个比单独研究定位或者建图更加困难的课题。该文将基于SUT变换的RBUKF滤波器应用于平面静态环境下的同时定位与建图算法,它能够在同样计算复杂度的情况下,避免基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)SLAM算法由于线性化误差大导致滤波器发散,从而出现建图错误的缺点。基于公共数据集的实验表明该方法估计的最终地图比EKF的方法精度高。 展开更多
关键词 同时定位与建图 Rao—Blackwellised unscented卡尔曼滤波器 sut变换
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尺度Unscented变换在同时定位与地图创建算法中的应用研究 被引量：3
2
作者 郭剑辉 赵春霞 +1 位作者 石杏喜 康亮 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期859-863,共5页
同时定位与地图创建(SLAM)问题中运动及观测模型都是非线性的,当采用常用的扩展卡尔曼滤波(EKF)处理时需要通过Jacobian矩阵来线性化,由此带来的线性化误差影响了算法的一致性。本文将scaled unscented变换(scaled unscented transforma... 同时定位与地图创建(SLAM)问题中运动及观测模型都是非线性的,当采用常用的扩展卡尔曼滤波(EKF)处理时需要通过Jacobian矩阵来线性化,由此带来的线性化误差影响了算法的一致性。本文将scaled unscented变换(scaled unscented transformation,SUT)以两种不同的方式运用到SLAM算法中,一是将整个状态方程进行SUT变换,用UKF完全代替EKF进行状态估计;二是只对状态向量中的机器人位姿进行SUT变换,地图特征的预测及整个状态的更新还是用EKF处理,以一种混合的方式进行状态估计。最后通过大量的Monte-Carlo仿真实验表明,两种方法都能有效地降低EKF的线性化误差,且第二种方法计算效率更高。 展开更多
关键词 人工智能 同时定位与地图创建(SLAM) 扩展卡尔曼滤波(EKF) scaled unscented 变换(sut) 线性化误差
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基于SUT-EKF的DGPS/DR组合定位算法 被引量：4
3
作者 石杏喜 王铁生 +1 位作者 黄波 赵春霞 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期528-533,共6页
针对基于DGPS/DR的移动机器人组合定位问题,采用一种尺度无迹变换扩展卡尔曼滤波(SUT-EKF)算法。根据组合定位系统中的状态方程是非线性的,并且观测方程是线性的特点,将SUT预测移动机器人位姿,利用EKF融合最新观测值更新机器人位姿。该... 针对基于DGPS/DR的移动机器人组合定位问题,采用一种尺度无迹变换扩展卡尔曼滤波(SUT-EKF)算法。根据组合定位系统中的状态方程是非线性的,并且观测方程是线性的特点,将SUT预测移动机器人位姿,利用EKF融合最新观测值更新机器人位姿。该算法在状态预测阶段避免计算Jacobian矩阵,从而有效地减小线性化对非线性系统误差的影响。仿真结果表明,该算法具有较好的滤波精度和稳定性。 展开更多
关键词 尺度无迹变换 扩展卡尔曼滤波 移动机器人 组合定位
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