10.3969/j.issn.1003-3254.2015.12.027
自适应扩展卡尔曼滤波器在移动机器人定位中的应用
针对移动机器人定位过程中存在的误差积累问题,提出了采用自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF).分析了扩展卡尔曼滤波(EKF)和AEKF两种算法,AEKF取采样时刻的各项泰勒级数,并利用Sage-Husa时变噪声估计器实时估计观测噪声,克服了线性化误差,增强了环境适应性;同时,对AEKF的收敛性及运算复杂度进行分析,并结合算法实验表明AEKF具有良好的速度精度综合性价比;最后对比分析两种算法实现机器人定位的效果并实验完成误差对比.结果表明AEKF具有更优的定位性能.
移动机器人、定位、路标、扩展卡尔曼滤波器算法、自适应扩展卡尔曼滤波器算法
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TP2;TP1
哈尔滨市科技创新人才研究专项资金RC2013XK010002;吉林省教育厅"十二五"科学技术研究项目2014324
2016-08-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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176-181