自适应渐消EKF在移动机器人SLAM中的应用

来源期刊：机械设计与制造2019年第11期

论文作者：杨林志 高宏力 宋兴国 应宏钟

文章页码：249 - 252

关键词：移动机器人;即时定位与地图构建;自适应渐消因子;卡尔曼滤波;概率分布;

摘    要：针对即时定位与地图构建（Simultaneous localization and mapping,SLAM）中经典方法的误差累积以及噪声干扰问题,提出基于自适应渐消EKF的SLAM算法。该算法通过引入自适应渐消因子,实时在线调整先验概率密度估计,减小陈旧观测信息对系统估计的影响,在保证协方差矩阵正定性的同时,达到提高SLAM算法估计精度及增强其鲁棒性的目的。通过仿真和基于开源数据集的实验,将提出的算法与EKF-SLAM和UKF-SLAM两种算法进行比较,结果表明AFEKF-SLAM算法在估计精度上优于另外两种算法。