快速SLAM算法的一种新的滤波架构

摘要：

FastSLAM算法是同时定位与地图创建领域的一类重要方法,UPF-IEKF FastSLAM 2.0算法采用UPF估计机器人的路径,地图估计则采用IEKF算法.UPF算法使粒子向后验概率高的区域运动,提高了估计精度,并且UPF算法比普通粒子滤波算法需要更少的粒子数,因而可以降低计算复杂度;IEKF算法通过迭代观测更新过程来提高估计精度.仿真实验表明,当迭代次数小于等于2时,UPF-IEKF FastSLAM 2.0算法的地图估计累计时间比UPF-UKF FastSLAM 2.0算法短;当迭代次数为2时,其估计精度高于UPF-UKF FastSLAM 2.0算法.综合考虑估计精度和计算复杂度,认为"UPF-IEKF"是一种更合理的FastSLAM算法滤波架构.

关键词：同时定位与地图创建、粒子滤波器、Unscented卡尔曼滤波器、迭代扩展卡尔曼滤波器

所属期刊栏目：2

分类号：TP24(自动化技术及设备)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2006AA042238

在线出版日期：2008-11-26（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：553-560