基于组合EKF的自主水下航行器SLAM

被引：20

作者：

王宏健

王晶

边信黔

傅桂霞

机构：

[1] 哈尔滨工程大学自动化学院

来源：

机器人 | 2012年 / 34卷 / 01期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金; 中央高校基本科研业务费专项资金资助;

关键词：

同步定位与地图构建; EKF; Sage-Husa自适应EKF; 强跟踪EKF; 组合EKF;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP242 [机器人]; U674.941 [潜水船];

学科分类号：

1111 ; 082401 ;

摘要：

针对标准扩展卡尔曼滤波(EKF)在噪声统计特性不准确、系统模型与实际模型无法完全匹配情况下滤波精度严重下降的问题,提出了一种基于Sage-Husa自适应EKF和强跟踪EKF组合的SLAM(同步定位与地图构建)算法.首先建立了AUV(自主水下航行器)的动力学模型、特征模型以及传感器的测量模型,然后通过Hough变换进行特征提取,最终采用组合EKF实现了自主水下航行器的同步定位与地图构建.海试数据仿真试验表明本文所提方法降低了噪声统计特性时变以及模型不精确对系统的影响,提高了SLAM系统的精确性和鲁棒性.

引用

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页数：9

共 12 条

[1]

自适应UKF算法在目标跟踪中的应用[J]. 石勇,韩崇昭.自动化学报. 2011(06)

[2] 长航时环境下高精度组合导航方法研究与仿真 [J].