發(fā)布時間：2018-02-25 07:25

  本文關鍵詞： 迭代理論 同步定位與地圖構建 非線性誤差 平方根容積卡爾曼濾波 迭代平方根容積卡爾曼濾波　出處：《哈爾濱工業(yè)大學學報》2014年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在大尺度環(huán)境中,平方根容積卡爾曼同步定位與地圖構建算法的非線性誤差嚴重制約了算法的定位精度,為解決這一問題,提出了一種基于迭代平方根容積卡爾曼濾波的改進算法,該算法結合迭代理論,對平方根容積卡爾曼濾波的量測更新過程進行迭代更新,充分利用最新的觀測信息,降低濾波的估計誤差,從而構建精確的地圖并獲得高精度的定位信息.仿真實驗結果表明,采用本算法后,x軸和y軸方向上的位置誤差均在1.5 m以內,估計結果明顯優(yōu)于SRCKFSLAM、CKF-SLAM和EKF-SLAM算法;添加不同的環(huán)境噪聲后進行仿真實驗,該算法所取得的位置誤差相比仍是最小的.利用該算法可以有效地減小非線性誤差造成的影響,提高SLAM的定位精度.
[Abstract]:In a large scale environment, the nonlinear error between square root volume Kalman synchronous location and map construction algorithm seriously restricts the accuracy of the algorithm, in order to solve this problem, An improved algorithm based on iterative square-root volumetric Kalman filter is proposed, which combines the iterative theory to update the measurement update process of square-root volumetric Kalman filter, and makes full use of the latest observation information. The estimation error of the filter is reduced, and the accurate map is constructed and the location information with high accuracy is obtained. The simulation results show that the position errors of the x axis and y axis are within 1.5 m after using this algorithm. The result of estimation is obviously superior to that of SRCKFSLAM CKF-SLAM and EKF-SLAM algorithm, and the simulation experiment is carried out after adding different ambient noise, and the position error obtained by this algorithm is still the smallest. The influence caused by nonlinear error can be effectively reduced by using this algorithm. Improve the positioning accuracy of SLAM.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學自動化學院;海軍裝備部;
【基金】：國家自然科學基金(51179039) 武器裝備預研基金(9140A09040211CB0102)
【分類號】：TN96

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本文編號：1533532