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用概率假设密度滤波实现同步定位与地图创建
被引量：
3
1
作者
杜航原
郝燕玲
+1 位作者
赵玉新
杨永鹏
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第12期3064-3073,共10页
针对杂波环境中传统同步定位与地图创建(SLAM)算法无法有效表达传感器多种信息以及容易发生错误数据关联的问题,提出一种基于概率假设密度滤波的SLAM算法。该算法将每一时刻传感器的观测信息和环境地图表示为随机有限集,建立联合目标状...
针对杂波环境中传统同步定位与地图创建(SLAM)算法无法有效表达传感器多种信息以及容易发生错误数据关联的问题,提出一种基于概率假设密度滤波的SLAM算法。该算法将每一时刻传感器的观测信息和环境地图表示为随机有限集,建立联合目标状态变量;通过概率假设密度(PHD)滤波对机器人位姿和环境地图状态进行同时估计,并利用粒子滤波实现PHD滤波。在进行目标状态提取时,为避免聚类算法引入的误差,对粒子集进行时滞输出。提出的SLAM算法能准确表达观测的不确定性、漏检以及杂波引起的虚警等多种传感器信息,且避免了数据关联过程,使系统状态估计更接近真实值。仿真实验结果表明:与传统SLAM算法相比,新算法的机器人定位及环境构图精度提高了50%以上,为杂波环境下SLAM问题的研究提供了新的途径。
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关键词
同步定位与地图创建
随机有限集
概率假设密度滤波
粒子滤波
目标状态提取
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职称材料
题名
用概率假设密度滤波实现同步定位与地图创建
被引量：
3
1
作者
杜航原
郝燕玲
赵玉新
杨永鹏
机构
哈尔滨工程大学自动化学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第12期3064-3073,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.60904087)
黑龙江省博士后科研启动基金资助项目(No.LBH-Q09127)
文摘
针对杂波环境中传统同步定位与地图创建(SLAM)算法无法有效表达传感器多种信息以及容易发生错误数据关联的问题,提出一种基于概率假设密度滤波的SLAM算法。该算法将每一时刻传感器的观测信息和环境地图表示为随机有限集,建立联合目标状态变量;通过概率假设密度(PHD)滤波对机器人位姿和环境地图状态进行同时估计,并利用粒子滤波实现PHD滤波。在进行目标状态提取时,为避免聚类算法引入的误差,对粒子集进行时滞输出。提出的SLAM算法能准确表达观测的不确定性、漏检以及杂波引起的虚警等多种传感器信息,且避免了数据关联过程,使系统状态估计更接近真实值。仿真实验结果表明:与传统SLAM算法相比,新算法的机器人定位及环境构图精度提高了50%以上,为杂波环境下SLAM问题的研究提供了新的途径。
关键词
同步定位与地图创建
随机有限集
概率假设密度滤波
粒子滤波
目标状态提取
Keywords
Simultaneous Localization and Mapping（SLAM）
random finite set
probability hypothesis density filter
particle filter
target state extraction
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用概率假设密度滤波实现同步定位与地图创建
杜航原
郝燕玲
赵玉新
杨永鹏
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
3
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