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基于压缩型EKF的SLAM改进算法
引用本文:张海强,窦丽华,方浩,陈杰.基于压缩型EKF的SLAM改进算法[J].系统仿真学报,2009,21(18).
作者姓名:张海强  窦丽华  方浩  陈杰
作者单位:北京理工大学信息科学与技术学院自动控制系,北京,100081
基金项目:北京市教育委员会共建基金
摘    要:针对基于压缩型扩展卡尔曼滤波(CEKF)的SLAM算法在状态增广和地图管理两方面的不足,提出了一种改进算法(ICEKF算法).读算法通过增广辅助系数矩阵即可快速完成状态增广,计算复杂度由O(N2)降低为O(NA),其中N和NA分别为全局和局部地图中的路标数.在地图管理上,ICEKF算法采用一种基于欧氏距离的局部地图动态选择方法,避免了CEKF算法对全局地图进行预先划分带来的路标分配等问题.仿真表明ICEKF算法在估计结果上与EKF算法具有一致的最优性,与CEKF算法相比计算量大大降低.

关 键 词:同步定位和地图创建(SLAM)  压缩型扩展卡尔曼滤波  状态增广  计算复杂度

Improved SLAM Algorithm Based on Compressed-EKF
Abstract:
Keywords:simultaneous localization and mapping (SLAM)  compressed extended Kalman filter  state augment  computational complexity
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