發(fā)布時(shí)間：2018-06-16 04:50

  本文選題：SLAM算法 + 迭代平方根容積�。� 參考：《組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù)》2017年12期

【摘要】：針對(duì)移動(dòng)機(jī)器人SLAM算法存在系統(tǒng)噪聲對(duì)定位精度影響嚴(yán)重,特征點(diǎn)的增加導(dǎo)致軌跡偏移等現(xiàn)象。文章將迭代思想與時(shí)變漸消因子引入平方根容積卡爾曼濾波中,通過動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)新息均值和協(xié)方差的方式,建立模糊自適應(yīng)模型調(diào)整噪聲權(quán)值,改善系統(tǒng)中存在的運(yùn)動(dòng)噪聲和觀測噪聲。該算法相對(duì)于以往算法只能解決單一問題而言,具有更好的兼容性與魯棒性。通過實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果可以看出,該算法相對(duì)于以往算法在X方向、Y方向和位姿偏移角的誤差分別減小了21.59%、36.45%、32.97%。將此算法應(yīng)用于實(shí)際中,具有良好的地圖重建效果。
[Abstract]:In view of the slam algorithm of mobile robot, the system noise has a serious impact on the positioning accuracy, and the increase of feature points leads to trajectory migration and so on. In this paper, the iterative idea and the time-varying fading factor are introduced into the square root volume Kalman filter. By dynamically adjusting the mean and covariance of the innovation, a fuzzy adaptive model is established to adjust the noise weight. The motion noise and observation noise in the system are improved. Compared with the previous algorithm, this algorithm can only solve a single problem, and has better compatibility and robustness. The experimental results show that the error of this algorithm is reduced by 21.59 / 36.45 and 32.97, respectively, compared with the previous algorithms. The algorithm is applied in practice and has good map reconstruction effect.
【作者單位】： 南京工業(yè)大學(xué)電氣工程與控制科學(xué)學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP242

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本文編號(hào)：2025400