【摘 要】
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同步定位并且能够精确构建环境地图的能力是机器人实现真正自主的必要前提.基于卡尔曼滤波器的SLAM算法有两个重要的缺陷,即计算的复杂性以及数据相火性问题,使得其不能在SLA
【机 构】
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合肥工业大学电气学院自动化系,南京工程学院先进数控技术江苏省高校重点实验室
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同步定位并且能够精确构建环境地图的能力是机器人实现真正自主的必要前提.基于卡尔曼滤波器的SLAM算法有两个重要的缺陷,即计算的复杂性以及数据相火性问题,使得其不能在SLAM领域中广泛应用.本文提出一种基于粒子滤波器的SLAM算法,并建立其二维仿真模型.保持控制量噪声不变,改变观测量噪声,对本文算法和基于卡尔曼滤波器的算法进行了比较.仿真结果表明,在相同的噪声条件下,仪使用3个粒子的基于粒子滤波器的SLAM算法对路径和路标的估计误差均远小于基于卡尔曼滤波器的SLAM算法.
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