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一种基于增广EKF的移动机器人SLAM方法

作者:肖雄1,2,李旦1,2,陈锡锻1,2,李刚1,2* 日期:2014-04-14/span> 浏览:3450 查看PDF文档

一种基于增广EKF的移动机器人SLAM方法*
肖雄1,2,李旦1,2,陈锡锻1,2,李刚1,2*
(1.浙江工业大学 信息工程学院,浙江 杭州 310023;2.浙江省信号处理重点实验室,浙江 杭州 310023)
摘要:针对移动机器人同步定位与地图构建(SLAM)过程中系统测程法误差累积问题,采用测程法误差模型和车轮速度误差模型的映像关系,结合增广扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法结构和实际机器人模型,提出了一种有效提高定位精度的SLAM方法。将机器人速度校正参数附加到卡尔曼滤波算法的向量空间中,以形成增广状态空间,同时预测和更新了SLAM初始状态空间和速度校正参数,笔者在线实时修正机器人的速度和航向角,避免积累航向角误差,从而降低了测程法误差。基于均方根误差和归一化估计方差进行了仿真实验分析,研究结果表明:与EKFSLAM相比,所提出的方法具有更好的估计性能,使算法保持良好的一致性,大幅度提高了机器人自身定位精度和路标估计准确度。
关键词:增广扩展卡尔曼滤波;同步定位与地图构建;测程法误差;均方根误差;归一化误差
中图分类号:TP242
文献标志码:A文章编号:1001-4551(2014)01-0109-05

 

本文引用格式:

肖雄,李旦,陈锡锻.一种基于增广EKF的移动机器人SLAM方法[J].机电工程,2014,31(1):109-113.
XIAO Xiong, LI Dan, CHEN XiduanSLAM method based on augmented EKF for mobile robot
[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering,2013,31(1):109-113.



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