發(fā)布時間：2017-07-07 07:17

  本文關(guān)鍵詞：一種改進狀態(tài)向量均值恢復(fù)的信息濾波SLAM算法

  更多相關(guān)文章： 同時定位與地圖構(gòu)建(SLAM) SEIF 信息矩陣 三對角矩陣求逆算法

【摘要】：針對移動機器人SLAM技術(shù)在大環(huán)境下計算效率較低問題,在對稀疏擴展信息濾波(SEIF)深入分析之后,發(fā)現(xiàn)其對狀態(tài)向量均值的恢復(fù)存在一定的不足,即在每個時間步上利用多次迭代算法來求解狀態(tài)向量均值,導(dǎo)致算法的整體計算性能下降;根據(jù)均值恢復(fù)過程中需要對信息矩陣求逆以及信息矩陣稀疏性的特點,提出快速三對角矩陣求逆方法來直接恢復(fù)狀態(tài)均值,改進算法的整體計算效率。最后,通過仿真實驗驗證改進算法的有效性。
【作者單位】： 寧波大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 同時定位與地圖構(gòu)建(SLAM) SEIF 信息矩陣 三對角矩陣求逆算法
【基金】：浙江省重中之重學(xué)科開放基金項目(xkxl1514) 浙江省教育廳科研項目(Y201121251)
【分類號】：TP242
【正文快照】： 1引言移動機器人在未知環(huán)境中如何實現(xiàn)真正的自主導(dǎo)航問題,在機器人研究領(lǐng)域獲得了極為廣泛的關(guān)注。同時定位與地圖構(gòu)建(Simultaneous LocalizationAnd Map Building,SLAM)是實現(xiàn)機器人真正自主導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù)之一[1]。SLAM是指機器人在未知環(huán)境中,依靠自身攜帶的傳感器遞增式

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 朱奇光;袁梅;王梓巍;陳穎;陳衛(wèi)東;;機器人球面單徑容積FastSLAM算法[J];機器人;2015年06期

2 薛永勝;王Y，

本文編號：529266