【摘 要】
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针对标准扩展卡尔曼滤波(EKF)在移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)过程中计算量大、实时性差、精度低、易受干扰等问题,结合平滑算法和奇异值分解运算,提出了一种基于EKF-S
【机 构】
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西南科技大学特殊环境机器人技术四川省重点实验室
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针对标准扩展卡尔曼滤波(EKF)在移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)过程中计算量大、实时性差、精度低、易受干扰等问题,结合平滑算法和奇异值分解运算,提出了一种基于EKF-SLAM算法的改进ERTSS-SLAM算法。改进ERTSS-SLAM算法使用前向EKF滤波对移动机器人里程计和陀螺仪的位姿信息进行最优估计,再使用标准ERTS平滑器进行后向递推避免发散,同时使用奇异值分解法避免标准EKF滤波产生的求逆运算,有效提高了系统实时性,增强了系统的鲁棒性和定位精度。Turtlebot移动机器人的实验效果证明
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