基于核函数正则粒子滤波的SLAM算法在无人机导航定位中的应用研究

摘要：

传统EKF、UKF、粒子滤波算法在解决航空无人机导航定位非线性问题时存在误差大、定位估计精度低等问题,提出了一种核函数正则粒子滤波算法,选取近地面航行,观测x,y方向的位置,并对SLAM非线性模型进行估计.实验数据表明,采用核函数正则粒子滤波算法由于保持了采样粒子的多样性与代表性,保证了在给定模型参数初值下,模型对载体速度和位置信息的跟踪估计能力,其精度比扩展卡尔曼算法的滤波精度高很多;另外,新算法对姿态角估计误差均收敛于0° ～1°范围,之后趋近于0°.对于传统滤波算法对载体的航向角误差估计,在整个仿真时间内,其误差值均大于核函数正则算法的误差估计.新算法较传统粒子滤波算法,其滤波精度较高,且算法稳定性与收敛性更强.

关键词：无人机、导航定位、核函数、正则粒子滤波、跟踪估计

所属期刊栏目：44

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金项目51709062;河南省科技攻关计划项目182102110295,172102310671,172102210158;河南省科技智库调研课题HNKJZK-2019-30B;安阳市科技攻关计划项目121;安阳工学院博士科研启动项目BSJ2017006

在线出版日期：2019-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：39-46,90