基于噪声缩放的自适应UKF-SLAM算法

摘要：

针对扩展卡尔曼滤波( EKF)算法在移动机器人同时定位和环境建模( SLAM)中的缺点，即非线性系统简单线性化所导致的系统状态方程的不准确性、雅克比矩阵的计算所导致的计算复杂化以及噪声模型不确定性所导致的滤波稳定性降低等问题，提出一种对噪声自适应的UKF-SLAM算法。该算法通过对噪声缩放进而改变噪声模型，利用观测残差序列准确估计观测噪声模型协方差，运用预测的新息协方差和IAE开窗法求其系统状态噪声缩放因子，从而准确估计系统状态噪声模型协方差，实现对不确定的噪声模型能够自适应UKF-SLAM算法。 UKF的Sigma点采样策略是比例对称采样。实验结果证明，该方法相对EKF算法和UKF算法具有较高的定位精度和自适应能力。

关键词：同时定位和环境建模、无迹卡尔曼滤波、噪声缩放、在线自适应、比例对称采样、开窗法

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61262013;江西省教育厅科技计划基金资助项目GJ11133。

在线出版日期：2014-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：143-149,154