平方根容积Rao-Blackwillised粒子滤波SLAM算法

被引：126

作者：

宋宇 ^{[1
,2
]}

李庆玲 ^{[3
]}

康轶非 ^{[1
]}

闫德立 ^{[1
]}

机构：

[1] 北京交通大学电子信息工程学院

[2] 哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室

[3] 中国矿业大学 (北京) 机电与信息工程学院

来源：

自动化学报 | 2014年 / 40卷 / 02期

关键词：

移动机器人; 同时定位与地图构建; 粒子滤波; 容积律; 高斯权重积分;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP242 [机器人];

学科分类号：

140102 [集成电路设计与设计自动化];

摘要：

面向大尺度环境中的移动机器人同时定位与地图构建(Simultaneous localization and mapping,SLAM)问题,提出平方根容积Rao-Blackwillised粒子滤波SLAM算法.算法主要特点在于:1)采用容积律计算SLAM中的非线性函数高斯权重积分,达到减小SLAM非线性模型线性化误差、提高SLAM精度的目的;2)在SLAM中直接传播误差协方差矩阵的平方根因子,避免了耗费时间的协方差矩阵分解与重构过程,提高了SLAM计算效率.通过仿真、实验将提出的SLAM算法与FastSLAM2.0、UFastSLAM两种算法进行对比,结果表明本文算法在SLAM性能上优于另两者.

引用

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