| 基于PF/CUKF/EKF的移动机器人SLAM框架算法 |
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| 引用本文： | 石杏喜,赵春霞,郭剑辉.基于PF/CUKF/EKF的移动机器人SLAM框架算法[J].电子学报,2009,37(8):1865-1868. |
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| 作者姓名： | 石杏喜 赵春霞 郭剑辉 |
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| 作者单位： | 1. 南京理工大学理学院,江苏南京,210094;南京理工大学计算机科学与技术学院,江苏南京,210094
2. 南京理工大学计算机科学与技术学院,江苏南京,210094 |
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| 基金项目： | 国家863高技术研究发展计划(No.2006AA04Z238) |
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| 摘 要： | 提出了一种基于混合滤波的移动机器人同时定位与地图创建(SLAM)算法框架,并利用统计理论对SLAM算法进行一致性评估,该算法框架将机器人SLAM中的联合后验概率分布分解为机器人路径部分及以机器人路径为条件的地图部分,使滤波器变成低维滤波,能够有效地提高计算效率.采用约束的无色卡尔曼滤波(CUKF)算法并融合新的观测数据使提议分布更加接近后验概率分布,并且能够精确估计移动机器人的位姿,进而通过扩展卡尔曼滤波(EKF)算法更新特征地图的位置.仿真实验表明该混合滤波技术为SLAM算法提供了一种有效可靠的途径,在一定条件下与其他SLAM算法比较会得到更高的精度要求.
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| 关 键 词： | 移动机器人 混合滤波 同时定位与地图创建 一致性 粒子滤波 卡尔曼滤波 |
| 收稿时间： | 2008-08-30 |
The Framework Algorithm for Mobile Robot Simultaneous Localization and Mapping Based on PF/CUKF/EKF |
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| SHI Xing-xi,ZHAO Chun-xia,GUO Jian-hui.The Framework Algorithm for Mobile Robot Simultaneous Localization and Mapping Based on PF/CUKF/EKF[J].Acta Electronica Sinica,2009,37(8):1865-1868. |
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| Authors: | SHI Xing-xi ZHAO Chun-xia GUO Jian-hui |
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| Affiliation: | 1;2;1.School of Science;Nanjing University of Science and Technology;Nanjing;Jiangsu 210094;China;2.School of Computer Science and Technology;China |
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| Abstract: | A simultaneous localization and mapping(SLAM) based on combined filter is brought forward and use the statistic theory to evaluate the consistency of SLAM algorithm.It decomposes the joint posterior probability distribution into robot path part and feature map part,which make the filter become low dimensional filter and can improve the computational efficiency.The constrained unscented kalman filter(CUKF) make the proposal distribution closer to the posterior probability distribution with new observations a... |
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| Keywords: | mobile robot combined filter simultaneous localization and mapping consistency particle filter kalman filter |
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