| 位姿自适应卡尔曼滤波SLAM信标循迹的研究 |
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| 引用本文： | 叶羽泠,蔡乐才,黄洪斌,肖体刚.位姿自适应卡尔曼滤波SLAM信标循迹的研究[J].四川理工学院学报(自然科学版),2020,33(3):46-53. |
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| 作者姓名： | 叶羽泠 蔡乐才 黄洪斌 肖体刚 |
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| 作者单位： | 四川轻化工大学自动化与信息工程学院,四川 自贡 643000;宜宾学院三江人工智能与机器人研究院,四川 宜宾 644000 |
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| 基金项目： | 四川省科技厅资助项目;四川省科技厅资助项目 |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 机器人定位 信标循迹 卡尔曼滤波 位姿自适应 |
Research on Pose Adaptive Kalman Filtering of SLAM Beacon Tracking |
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