基于扩展式卡尔曼滤波的移动机器人未知环境下动态目标跟踪

被引：29

作者：

伍明

孙继银

机构：

[1] 中国人民解放军第二炮兵工程学院

来源：

机器人 | 2010年 / 32卷 / 03期

关键词：

同时定位与地图构建; 占用栅格地图; 动态物体检测; 目标跟踪; 扩展式卡尔曼滤波;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP242.6 [智能机器人];

学科分类号：

080208 [智能装备与机器人];

摘要：

为了解决机器人在未知环境下的动态目标追踪问题,提出了一种基于扩展式卡尔曼滤波的估计算法.该算法将机器人、环境特征以及目标状态作为整体来构成系统状态,因此在迭代过程中系统各对象状态能够逐步建立起足够的关联性,从而提高了目标状态估计的准确性.进一步将该算法和基于占用栅格地图的动态物体检测方法相结合以获取目标和环境观测值,使算法最终能够应用于实际环境.另外,算法设计的数据关联环节能够有效处理目标伪观测值对系统状态估计的干扰.仿真实验和实体机器人实验结果验证了该算法的准确性和有效性.

引用

页码：334 / 343

页数：10

共 4 条

[1]

A Discussion of Simultaneous Localization and Mapping[J] Udo Frese Autonomous robots 2006,

[2]

Mobile Robot Simultaneous Localization and Mapping in Dynamic Environments.[J] Denis F. Wolf;Gaurav S. Sukhatme Auton. Robots 2005,

[3]

Robot Pose Estimation in Unknown Environments by Matching 2D Range Scans[J] Feng Lu;Evangelos Milios Journal of Intelligent and Robotic Systems 1997,

[4]

A stochastic map for uncertain spatial relationships Smith R;Self M;Cheeseman P; Proceedings of the International Sym-posium on Robotics Research 1988,

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