| 基于噪声缩放的自适应UKF-SLAM算法 |
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| 引用本文： | 王祖麟,秦菘,梁毓明.基于噪声缩放的自适应UKF-SLAM算法[J].计算机工程,2014(10). |
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| 作者姓名： | 王祖麟 秦菘 梁毓明 |
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| 作者单位： | 江西理工大学电气工程与自动化学院,江西 赣州,341000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，江西省教育厅科技计划基金资助项目(GJ11133)。 |
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| 摘 要： | 针对扩展卡尔曼滤波(EKF)算法在移动机器人同时定位和环境建模(SLAM)中的缺点,即非线性系统简单线性化所导致的系统状态方程的不准确性、雅克比矩阵的计算所导致的计算复杂化以及噪声模型不确定性所导致的滤波稳定性降低等问题,提出一种对噪声自适应的UKF-SLAM算法。该算法通过对噪声缩放进而改变噪声模型,利用观测残差序列准确估计观测噪声模型协方差,运用预测的新息协方差和IAE开窗法求其系统状态噪声缩放因子,从而准确估计系统状态噪声模型协方差,实现对不确定的噪声模型能够自适应UKF-SLAM算法。UKF的Sigma点采样策略是比例对称采样。实验结果证明,该方法相对EKF算法和UKF算法具有较高的定位精度和自适应能力。
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| 关 键 词： | 同时定位和环境建模 无迹卡尔曼滤波 噪声缩放 在线自适应 比例对称采样 开窗法 |
Adaptive UKF-SLAM Algorithm Based on Noise Scaling |
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| WANG Zu-lin,QIN Song,LIANG Yu-ming.Adaptive UKF-SLAM Algorithm Based on Noise Scaling[J].Computer Engineering,2014(10). |
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| Authors: | WANG Zu-lin QIN Song LIANG Yu-ming |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Simultaneous Location and Mapping( SLAM) Unscented Kalman Filtering( UKF) noise scaling online adaptive scale symmetric sampling windowing method |
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