【摘 要】
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针对移动机器人同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)存在的计算量大、数值不稳定等问题,结合容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)原理,
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针对移动机器人同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)存在的计算量大、数值不稳定等问题,结合容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)原理,设计了一种基于平方根CKF(squareroot cubature Kalman filter,SRCKF)的SLAM算法(SRCKF-SLAM).SRCKF-SLAM算法通过移动机器人运动模型和观测模型进行预测和观测,并以目标状态均值和协方差的平方根进行迭代更新,确保了协方差矩阵的对称性和半正定性,改进了数值精度和稳定性.仿真实验结果表明,相比CKF-SLAM算法,SRCKF-SLAM算法的均方根误差降低了14%,一致性区域内点数的百分比提高了36%,SRCKF-SLAM算法有效地满足了移动机器人SLAM导航需求.
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