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基于扩展卡尔曼滤波的移动机器人位姿估计与环境映射。(英语) Zbl 1317.93239
摘要:本文将扩展卡尔曼滤波器(EKF)应用于室内环境中四轮移动机器人的同步定位与映射(SLAM)。机器人的姿态和环境地图是通过增量编码器和激光测距仪(LRF)传感器读数来估计的。环境地图由线段组成,这些线段是根据LRF的扫描估计的。利用所提出的输入输出噪声协方差矩阵估计方法,EKF具有良好的状态收敛性。用最小二乘法从LRF的测量值中估计出由观测线特征协方差组成的输出噪声协方差矩阵。室内环境中定位和SLAM实验的结果表明了该方法的适用性。论文的主要贡献是利用噪声协方差矩阵的估计改进了SLAM算法的收敛性。

理学硕士:
E1930号 随机控制理论中的估计与检测
93E11型 随机控制理论中的滤波
93C85型 控制理论中的自动化系统(机器人等)
PDF格式 BibTeX公司 XML 引用
全文: 内政部
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