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快速SLAM算法的一种新的滤波架构

来源 :计算机科学与探索 | 被引量 : 0次 | 上传用户：uan998

【摘 要】

：

FastSLAM算法是同时定位与地图创建领域的一类重要方法,UPF-IEKFFastSLAM2.0算法采用UPF估计机器人的路径,地图估计则采用IEKF算法。UPF算法使粒子向后验概率高的区域运动,提高了估计精度,并且UPF算法比普通粒子滤波算法需要更少的粒子数,因而可以降低计算复杂度;IEKF算法通过迭代观测更新过程来提高估计精度。仿真实验表明,当迭代次数小于等于2时,UPF-IEKFFastS

【作 者】

：

周武 赵春霞 

【机 构】

：

南京理工大学计算机学院

【出 处】

：

计算机科学与探索

【发表日期】

：

2008年05期

【关键词】

：

同时定位与地图创建 粒子滤波器 Unscented卡尔曼滤波器 迭代扩展卡尔曼滤波器 simultaneous localization and map bui 

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FastSLAM算法是同时定位与地图创建领域的一类重要方法,UPF-IEKFFastSLAM2.0算法采用UPF估计机器人的路径,地图估计则采用IEKF算法。UPF算法使粒子向后验概率高的区域运动,提高了估计精度,并且UPF算法比普通粒子滤波算法需要更少的粒子数,因而可以降低计算复杂度;IEKF算法通过迭代观测更新过程来提高估计精度。仿真实验表明,当迭代次数小于等于2时,UPF-IEKFFastSLAM2.0算法的地图估计累计时间比UPF-UKFFastSLAM2.0算法短;当迭代次数为2时,其估计

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