位姿自适应卡尔曼滤波SLAM信标循迹的研究

实时定位和地图构建算法(SLAM)作为一种机器人定位并自主循迹行驶的重要方法,其位姿估计和关键点信标循迹的研究是一项核心问题。针对现有各类改进的SLAM算法在信标循迹的定位效率低、循迹精度差、总体耗时长等缺陷,提出了一种位姿自适应的卡尔曼滤波SLAM算法。针对SLAM系统的数学模型,建立了位姿自适应的基本描述方法,结合卡尔曼滤波对SLAM进行整体优化,消除了噪声干扰造成的系统偏差。通过计算机仿真实验研究,相对于Hybrid-SLAM、Fast-SLAM、EK-SLAM三种改进的SLAM算法,模拟机器人在不同随机采样点的位移偏差趋势角度更低,同时信标点定位总精度分别提升了0.219 m、0.236 m、0.437 m,平均角度偏差分别提升了2.14°、1.76°、1.18°,循迹时间分别提升了8.543 s、11.416 s、11.878 s。改进方法在关键点信标定位、路径规划和自动驾驶等方面的具有较好的应用价值。