仪器仪表学报
儀器儀錶學報
의기의표학보
Chinese Journal of Scientific Instrument
2015年
10期
2304-2311
,共8页
朱奇光%袁梅%陈卫东%陈颖
硃奇光%袁梅%陳衛東%陳穎
주기광%원매%진위동%진영
SLAM%容积卡尔曼滤波%扩展H∞滤波%鲁棒性
SLAM%容積卡爾曼濾波%擴展H∞濾波%魯棒性
SLAM%용적잡이만려파%확전H∞려파%로봉성
simultaneous localization and mapping(SLAM)%cubature Kalman filter (CKF)%extended H ∞ filter (EH∞ F)%robustness
针对移动机器人同时定位与地图创建(SLAM)面对噪声干扰时估计精度低、鲁棒性差的缺点,提出一种基于容积扩展Hβ滤波(CEH∞ F)的SLAM算法.首先,通过线性误差传播特性将容积变换嵌入到扩展H∞滤波框架中,利用得到的CEH∞ F计算SLAM条件转移概率密度,避免雅克比矩阵的计算和线性化误差积累的同时增强了算法的鲁棒性;另外,在每次迭代中更新调节因子y,将噪声干扰到估计误差最大能量增益控制在较小范围内,进一步增强算法鲁棒性.实验部分将所提算法与扩展卡尔曼滤波SLAM(EKF-SLAM)、无迹卡尔曼滤波SLAM(UKF-SLAM)、容积卡尔曼滤波SLAM(CKF-SLAM)在不同噪声环境下进行了对比.结果表明,CEH∞F-SLAM算法具有良好的稳定性与精度,是一种有效的SLAM算法.
針對移動機器人同時定位與地圖創建(SLAM)麵對譟聲榦擾時估計精度低、魯棒性差的缺點,提齣一種基于容積擴展Hβ濾波(CEH∞ F)的SLAM算法.首先,通過線性誤差傳播特性將容積變換嵌入到擴展H∞濾波框架中,利用得到的CEH∞ F計算SLAM條件轉移概率密度,避免雅剋比矩陣的計算和線性化誤差積纍的同時增彊瞭算法的魯棒性;另外,在每次迭代中更新調節因子y,將譟聲榦擾到估計誤差最大能量增益控製在較小範圍內,進一步增彊算法魯棒性.實驗部分將所提算法與擴展卡爾曼濾波SLAM(EKF-SLAM)、無跡卡爾曼濾波SLAM(UKF-SLAM)、容積卡爾曼濾波SLAM(CKF-SLAM)在不同譟聲環境下進行瞭對比.結果錶明,CEH∞F-SLAM算法具有良好的穩定性與精度,是一種有效的SLAM算法.
침대이동궤기인동시정위여지도창건(SLAM)면대조성간우시고계정도저、로봉성차적결점,제출일충기우용적확전Hβ려파(CEH∞ F)적SLAM산법.수선,통과선성오차전파특성장용적변환감입도확전H∞려파광가중,이용득도적CEH∞ F계산SLAM조건전이개솔밀도,피면아극비구진적계산화선성화오차적루적동시증강료산법적로봉성;령외,재매차질대중경신조절인자y,장조성간우도고계오차최대능량증익공제재교소범위내,진일보증강산법로봉성.실험부분장소제산법여확전잡이만려파SLAM(EKF-SLAM)、무적잡이만려파SLAM(UKF-SLAM)、용적잡이만려파SLAM(CKF-SLAM)재불동조성배경하진행료대비.결과표명,CEH∞F-SLAM산법구유량호적은정성여정도,시일충유효적SLAM산법.
