一种改进的稀疏扩展信息滤波SLAM算法

被引：6

作者：

郭剑辉

赵春霞

机构：

[1] 南京理工大学计算机科学与技术学院

来源：

模式识别与人工智能 | 2009年 / 22卷 / 02期

关键词：

稀疏扩展信息滤波(SEIF); 同时定位与地图创建(SLAM); 稀疏规则; 相关性;

D O I：

10.16451/j.cnki.issn1003-6059.2009.02.019

中图分类号：

TP242 [机器人];

学科分类号：

1111 ;

摘要：

如何得到精确一致的稀疏信息矩阵是稀疏扩展信息滤波同时定位与地图创建(SLAM)算法的关键.在对相关性进行详细深入分析的基础上,提出一种改进的信息矩阵稀疏规则.该规则利用稀疏时刻的观测信息,从全局上保留了与机器人相关性最强的特征.在不增加计算负担的情况下,提高算法的精度及一致性.最后,通过大量的Monte-Carlo仿真实验,验证该方法的有效性.

引用

页码：263 / 269

页数：7

共 3 条

[1] 基于主动环形闭合约束的移动机器人分层同时定位和地图创建 [J].