改进EKF-SLAM自动落布车定位算法

作者：沈丹峰; 尚国飞; 赵刚; 柏顺伟; 付茂文

来源：西安工程大学学报, 2022, 36(06): 77-85.

DOI：10.13338/j.issn.1674-649x.2022.06.011

• 扩展卡尔曼滤波(EKF)
• 同步建图与定位(SLAM)
• 多新息理论
• 非线性系统

为提高自动落布车定位精度，解决扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)同步建图与定位(simultaneous localization and mapping, SLAM)算法在强非线性系统中误差增大、系统定位精度降低等问题。结合多新息(muti-innovation)理论，提出迭代多新息扩展卡尔曼滤波同步建图与定位(IMI-EKF-SLAM)算法，使自动落布车定位系统在状态更新过程中，从对当前时刻的一次更新到对多个时刻的多次迭代更新，并对迭代值n、新息维度p进行了探讨。仿真和实验结果表明：改进算法减少了状态估计误差，并且当迭代值n为2,新息维度p为3时，IMI-EKF-SLAM算法定位效果最佳。

• 出版日期2022
• 单位机电工程学院; 陕西长岭纺织机电科技有限公司; 西安工程大学