HFCAS OpenIR
一种基于车辆运动微分模型的EKF-SLAM 算法
王道斌1; 梁华为1; 祝辉2; 付静1; 陶翔2
2014
发表期刊信息与控制
ISSN1002-0411
摘要提出了一种基于车辆运动微分模型的扩展卡尔曼同步定位与地图创建(EKFSLAM)算法,该算法是将车辆运动轨迹视为由许多微小直线段组成,利用车辆行驶环境中的柱状特征,结合扩展卡尔曼滤波器,实现移动机器人的同步定位与地图创建(SLAM). 该算法能有效地降低单纯使用航迹推算所产生的定位误差,定位精度与基于运动学模型的EKF-SLAM 在同一量级. 与基于车辆运动学模型的EKFSLAM算法相比,该算法不仅具有更为简化和通用的模型表达形式,同时由于该算法所需的数据可以更方便地进行精确测量,不易受到噪声的干扰,因此稳定性有一定的提升.
关键词EKF-SLAM differential model kinematics model dead reckoning EKF-SLAM 微分模型 运动学模型 航迹推算
语种中文
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.hfcas.ac.cn:8080/handle/334002/132934
专题中国科学院合肥物质科学研究院
作者单位1.中国科学技术大学
2.中国科学院合肥物质科学研究院
推荐引用方式
GB/T 7714
王道斌,梁华为,祝辉,等. 一种基于车辆运动微分模型的EKF-SLAM 算法[J]. 信息与控制,2014,43.
APA 王道斌,梁华为,祝辉,付静,&陶翔.(2014).一种基于车辆运动微分模型的EKF-SLAM 算法.信息与控制,43.
MLA 王道斌,et al."一种基于车辆运动微分模型的EKF-SLAM 算法".信息与控制 43(2014).
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