基于模糊自适应卡尔曼滤波的SLAM算法

针对同步定位与地图创建（SLAM）问题中难以建立准确的先验噪声模型的问题,提出一种改进的模糊自适应卡尔曼滤波算法.该算法通过在线监测新息的变化,利用模糊逻辑对系统噪声和观测噪声的权重进行实时调整,进而改变系统对观测信息的信赖和利用程度,使滤波器最终趋于稳定.为了保证系统的实时性,提出一种直接将输入和输出进行模糊隶属函数匹配的方法代替模糊推理.将新的滤波算法用于SLAM仿真实验,结果表明该算法能根据噪声变化进行快速调整,滤波精度较高,相比标准EKF对定位和构图精度提升了50%以上.     

基于特征地图的移动机器人EKF-SLAM和FastSLAM算法自主导航研究

对移动机器人未知环境中自主导航和SLAM(即时定位与构图)问题进行讨论。设计了一种构建2D可视化路标特征地图的方案,该方案结合单目视觉传感器和里程计的鲁棒感知模型,建立包含世界坐标系下三维信息的路标数据库,并获得全局环境下特征地图;提出了一种基于Python平台分析移动机器人自主导航鲁棒性的方法,通过在Python平台下引入扩展模块NumPy、PyLab构建仿真平台,对不同噪声环境下EKF-SLAM(扩展卡尔曼滤波器)和FastSLAM算法的导航过程进行了研究。实验显示了构图方案和仿真平台的可行性。     

RFID技术在移动机器人同步定位中的应用

提出了一种用于室内移动机器人的同步定位算法.该算法利用射频识别(RFID)系统,将RFID标签实现的无线传感器网络与SLAM算法结合,依据RFID阅读器获得的标签数据对机器人定位.实验证明:基于RFID系统的定位算法在2维环境中能有效地对机器人进行定位和跟踪.     

基于粒子滤波的移动机器人SLAM算法

针对FastSLAM算法对传感器精度要求较高,不适用于方向性差的超声传感器问题,提出了一种基于超声概率栅格地图环境特征点提取匹配的移动机器人粒子滤波同时定位与地图创建(SLAM)算法.该算法可分解为机器人位姿估计和环境路标估计2个部分.基于蒙特卡罗定位原理利用粒子滤波算法对机器人运动轨迹进行估计;在建立全局超声概率栅格地图的基础上,利用概率栅格地图环境特征提取算法对环境路标坐标进行估计.实验证明,该算法较好地解决了超声测距传感器由于散射角大带来的特征点估计不准的问题,对环境路标和机器人轨迹的估计都比较准确.并对移动机器人累计误差进行了有效的补偿,减少了由于累积误差造成的移动机器人轨迹扭曲失真.     

SLAM仿真系统在智能移动机器人中的应用研究

为实现机器人的自主导航,采用了SLAM三层结构的仿真模型,通过对产生环境地图和实体对象程序的设计,并采用面向对象的设计方法,模拟了一种基于MATLAB的SLAM仿真系统,借助于对内部和外部传感器的数据采集文件的模拟应用,同时完成了机器人的定位和环境地图的构建.     

未知环境下的移动机器人SLAM方法

基于改进粒子滤波器,提出了一种应用于未知环境下的移动机器人的同步定位与地图创建方法.针对传统粒子滤波器经过多次迭代后粒子退化从而需要大量粒子才能提高定位精度的问题,设计了一种基于人工鱼群算法的粒子滤波算法,该方法主要利用人工鱼群算法对预估粒子进行二次更新,从而调整了粒子的分布使其更加接近真实位姿,提高机器人的SLAM性能.经过Matlab仿真实验,证明了该方法能够准确快速地对机器人定位,并且构建的地图精度也很高.     

基于运动模式识别的高程估计算法研究

在室内行人定位系统中,行人的高程定位精度关系到整个定位系统的可靠性。本文提出一种基于腰间传感器的室内行人高程估计算法。首先利用支持向量机识别行人上楼下楼动作,针对行人的运动状态采用自适应的高程估计算法。针对气压计测量值易受环境影响的问题,采用了基于EKF融合气压和加速度的高度估计算法,提高了高度估计算法的稳定性。经实验验证,当室内人员进行平地走、上楼等一连串动作后,基于差分气压测高法计算的高度误差为9.92%,基于加速度估计的行人高度误差为9.52%,EKF融合后定位误差下降到2.32%,提高了高程估计的精度。     

面向并发程序的重构一致性检测方法

针对并发软件重构后可能带来的行为不一致问题,提出了一种重构一致性检测方法,该方法使用控制流分析和数据流分析检测重构前后的变化,使用同步依赖分析检测重构前后同步依赖关系的变化.针对对象重用性、静态共享字段、死锁3种典型的引起并发错误的情况,设计了3种检测算法对重构前后程序的不一致性进行检测.依据该方法,在WALA软件分析框架下实现了一个原型检测工具.在实验中,使用该工具在SPECjbb2005和HSQLDB测试程序上进行了验证,并与Schafer等提出的方法进行比较,实验结果表明,该方法能够有效地发现并发软件重构的不一致行为.     

弱观测条件下纯距离导航定位问题研究

水下无人潜航器(Underwater Unmanned Vehicle,UUV)的导航定位主要依靠测距声信标或便携式低精度导航传感器。这些设备观测信息单一且精度低,载体非线性运动及复杂海流等因素均对导航定位精度有较大的影响。因此,文章设计了基于扩展卡尔曼滤波(ExtendedKalmanFiltering,EKF)的导航算法,结果表明该算法适用范围广且具有好的收敛性和精度。     

GPS 定位中扩展卡尔曼滤波和基于 Bancroft 算法的2步滤波法的比较分析

GPS 定位中常用的线性卡尔曼滤波模型的精度不能完全满足要求。为此,介绍了非线性卡尔曼滤波常用的扩展卡尔曼滤波（EKF）和基于 Bancroft 算法的2步滤波法。算例分析表明,基于 Bancroft 算法的2步滤波法较优。     

地下车库的雷达与相机融合即时定位与建图

为解决智能车在未知地下车库环境,由于单独使用二维激光雷达点云信息的数量有限,当存在动态障碍物时位姿匹配容易产生误匹配导致定位与建图精度降低的问题,提出了一种根据光照加权的扩展卡尔曼滤波算法将RGB-D相机的视觉信息和二维激光雷达的点云信息进行融合.首先,采用改进的IMLS-ICP(implicit moving lea...     

Robust SLAM using square-root cubature Kalman filter and Huber’ s GM-estimator

Mobile robot systems performing simultaneous localization and mapping ( SLAM) are generally plagued by non-Gaussian noise.To improve both accuracy and robustness under non-Gaussian meas-urement noise, a robust SLAM algorithm is proposed.It is based on the square-root cubature Kal-man filter equipped with a Huber’ s generalized maximum likelihood estimator ( GM-estimator) .In particular, the square-root cubature rule is applied to propagate the robot state vector and covariance matrix in the time update, the measurement update and the new landmark initialization stages of the SLAM.Moreover, gain weight matrices with respect to the measurement residuals are calculated by utilizing Huber’ s technique in the measurement update step.The measurement outliers are sup-pressed by lower Kalman gains as merging into the system.The proposed algorithm can achieve bet-ter performance under the condition of non-Gaussian measurement noise in comparison with benchmark algorithms.The simulation results demonstrate the advantages of the proposed SLAM algorithm.     

基于分布式无味边缘粒子滤波的同步定位与地图构建

针对复杂环境下同步定位与地图构建(SLAM)中分布式粒子滤波算法存在计算量大、粒子退化严重的问题,在分布式算法的基础上结合无味粒子滤波和边缘化算法,提出了一种基于分布式无味边缘粒子滤波的算法.该算法依据分布式思想将系统分解为多个仅包含部分状态量的子系统,各子系统均采用无味粒子滤波算法进行状态估计,通过边缘化算法优化无味粒子滤波算法的边缘分布函数,主滤波器融合各子滤波器的数据计算最终结果,克服了滤波精度低、计算复杂度高的问题.最后,通过仿真试验证明改进的分布式边缘粒子滤波算法能够抑制粒子退化现象,具有较好的实时性和滤波精度,是解决SLAM的新的有效方法.     

A FastSLAM Algorithm Based on the Improved Auxiliary Particle Filter with Stirling Interpolation

The choice of the particle's distribution model and the consistency of the result are very important for FastSLAM.The improved auxiliary variable model with FastSLAM,and Stirling Interpolation which is used to approximate the nonlinear functions are provided.This approach improves the precision of the approximation for the nonlinear functions,conquers the drawback of the FastSLAM1.0 by using a model ignoring the measurement data,enhances the estimation consistency of the robot pose,and reduces the degradati...     

基于混合模型的移动机器人同时定位与环境建模

提出一种基于混合地图模型的融合声纳传感器观测信息与里程计信息的同时定位与环境建模(SLAM)方法.该方法用混合模型即栅格地图模型和直线特征地图模型表示环境地图.首先,采用三区域声纳模型以及贝叶斯法则构建栅格地图,并通过在空间和时间上融合不同时刻多个声纳传感器的信息提高地图精度.然后,引入霍夫变换提取直线特征,创建直线特征地图,并通过比较地图中直线段的方向相似性、共线性与交叠性,确定全局与局部地图是否匹配.最后,利用直线特征以及扩展卡尔曼滤波器(EKF),通过状态预测、观测预测、位姿更新3个阶段估计出机器人更新的位姿信息,校正构建的地图模型,从而实现机器人的同时定位与环境地图构建.仿真实验和真实环境实验验证了该算法的可行性与有效性.     

基于平淡卡尔曼滤波器的微小卫星姿态确定算法

针对扩展卡尔曼滤波（EKF）在线性化过程中会引入误差的问题,采用平淡卡尔曼滤波器（UKF）进行了系统滤波器设计;提出一种构建虚拟观测量的方法,并分析了其噪声特性．虚拟观测量与高精度器件量测量搭配可实现对姿态的校正．以太阳敏感器、微电子机械系统（MEMS）陀螺、磁强计为姿态敏感器件,构建了定姿滤波器并用STK（Satellite Tool Kit）数据进行了仿真．结果表明,所提出方法能有效地提高定姿性能,采用UKF的系统定姿误差与EKF相当,但收敛时间、稳定性要优于EKF．     

两飞行体相对定位技术及其滤波算法研究

为了解决两飞行体相互之间的定位问题,在二维平面运动模型的基础上提出了相位差变化率定位方法,进行了可观测分析,给出了可观测分析结果。同时简单介绍了几种典型
非线性滤波算法,并将EKF（Extended Kalman Filter）、UKF（Unscented Kalman Filter）、PF(Particle Filter）等非线性滤波方法应用到定位模型中。仿真结果表明,UKF方法用时最短,PF滤波方法精度最高。     

一种用于GPS定位估计滤波算法的非线性模型

提出了一种将现代非线性滤波技术用于GPS定位估计的方法，该方法可用于低价位的单机GPS接收器的定位，提高它们的定位精度和鲁棒性．应用该方法，根据单机GPS的原始数据、伪距和多普勒频移进行定位估计。开发了一种新的基于非线性滤波的位置和速度估计模型，该非线性模型具有随观察到的卫星数量而改变状态和测量元个数的动态特性．运用一种新型的非线性滤波-平淡卡尔曼滤波求解该模型．GPS定位实验结果表明．与通用的最小二乘迭代法或直接从接受机获得的结果相比，所提出的非线性模型得出的滤波估计结果具有较高的精度和鲁棒性．     

基于在线重建的遥操作预测显示系统

为了提高遥操作的操作效率,采用一种基于单目视觉的预测显示方法来解决时延导致的视觉反馈滞后问题.该方法通过基于地图的相机位姿估计算法来实时跟踪机器人的状态,在线构建机器人工作环境的三维几何结构模型,并结合多纹理映射技术进行渲染,将模型重投影到预测视点下,得到逼真的预测图像.搭建了一个基于客户端-服务器端模式的系统平台,用于未知环境下的遥操作.结果表明,在总长为7.112 m的摄像机运动轨迹中,位姿跟踪的平均误差约为0.015 m.该系统不仅能提供预测图像,而且支持生成任意视点的图像,有利于操作者从各个角度观察机器人工作场景.