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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。
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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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职称材料
题名
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
孙凤池
苑晶
机构
南开大学信息技术科学学院
南开大学软件学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第1期17-19,29,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60605021)
国家“863”计划基金资助项目(2006AA04Z223)
文摘
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。
关键词
同时定位与建图
Rao—Blackwellised
Unscented卡尔曼滤波器
sut
变换
Keywords
Simultaneous Localization And Mapping（SLAM）
Rao-Blackwellised Unscented Kalman Filter（RBUKF）
Scaled Unscented Transformation（
sut
）
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于RBUKF滤波器的SLAM算法
康叶伟
黄亚楼
孙凤池
苑晶
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008
8
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