【摘要】：自主機器人作業(yè)的關鍵問題是自身的定位問題。卡爾曼濾波可用于對系統(tǒng)位置進行估計。首先介紹了移動機器人同步定位與地圖構建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的一般模型及關鍵技術,然后介紹了擴展卡爾曼濾波(Extended Kalman Filter,EKF)的原理,通過分析粗差對EKF模型的影響,提出了抗差EKF模型。該模型根據多余觀測分量及預測殘差統(tǒng)計,構造抗差等價EKF增益矩陣,通過迭代解算給出抗差解。最后分別實現(xiàn)了加入粗差后的標準EKF-SLAM解決方案以及加入粗差后的抗差EKF-SLAM解決方案;模擬了自主機器人運動軌跡,并對比了兩種模型對機器人定位的精確度,結果顯示了抗差EKF模型的優(yōu)越性。

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10 任q，

本文編號：2584002