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格雷戈·克兰查尔;卢卡Teslić;什·克尔扬克，伊戈尔

使用扩展卡尔曼滤波器进行移动机器人姿态估计和环境映射。 （英语） Zbl 1317.93239号

国际期刊系统。科学。，普林克。申请。系统。集成。 第12号第45页，2603-2618页（2014年）.
摘要：本文将扩展卡尔曼滤波器（EKF）应用于室内环境下四轮移动机器人的同时定位与映射（SLAM）。机器人的姿态和环境地图是根据增量编码器和激光测距（LRF）传感器读数估算的。环境地图由线段组成，这些线段是根据LRF的扫描估计的。使用所提出的输入和输出噪声协方差矩阵估计方法，EKF具有良好的状态收敛性。由观测到的线性特征协方差组成的输出-噪声协方差矩阵，使用最小二乘法从LRF的测量值中估计。室内定位和SLAM实验的实验结果表明了该方法的适用性。本文的主要贡献是通过噪声协方差矩阵的估计改进了SLAM算法的收敛性。

引用于2文件

MSC公司：

93E10型 随机控制理论中的估计与检测
93E11号机组 随机控制理论中的滤波
93C85号 控制理论中的自动化系统（机器人等）

关键词：

轮式移动机器人;本地化;映射;扩展卡尔曼滤波器

软件：

EKF/UKF工具箱
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{G.Klančar}等人，国际期刊系统。科学。，普林克。申请。系统。集成。45，第12号，2603--2618（2014；Zbl 1317.93239）
全文： 内政部

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