【摘 要】
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针对标准扩展卡尔曼滤波(EKF)在噪声统计特性不准确、系统模型与实际模型无法完全匹配情况下滤波精度严重下降的问题,提出了一种基于Sage-Husa自适应EKF和强跟踪EKF组合的SLA
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针对标准扩展卡尔曼滤波(EKF)在噪声统计特性不准确、系统模型与实际模型无法完全匹配情况下滤波精度严重下降的问题,提出了一种基于Sage-Husa自适应EKF和强跟踪EKF组合的SLAM(同步定位与地图构建)算法.首先建立了AUV(自主水下航行器)的动力学模型、特征模型以及传感器的测量模型,然后通过Hough变换进行特征提取,最终采用组合EKF实现了自主水下航行器的同步定位与地图构建.海试数据仿真试验表明本文所提方法降低了噪声统计特性时变以及模型不精确对系统的影响,提高了SLAM系统的精确性和鲁棒性.
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