安徽工程大学学报

2020, v.35;No.123(02) 59-64

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基于Cholesky分解的改进自适应EKF-SLAM算法
A Novel Adaptive EKF-SLAM Algorithm Via Cholesky Decomposition

程璐;黄宜庆;

摘要(Abstract):

针对EKF-SLAM(扩展卡尔曼滤波即时定位与地图构建)算法运行精度较低且速度较快,提出基于Cholesky分解的改进Sage-Husa自适应EKF-SLAM算法,使得移动智能体在进行路径规划和地图构建的同时,能够在短时间内找到最佳或者次优路径。该方法选用改进Sage-Husa自适应滤波算法,引入遗忘因子来提高算法的计算速度,并且通过Cholesky分解来提高算法稳定性和精确性。仿真表明,基于Cholesky分解的改进Sage-Husa自适应EKF-SLAM算法比传统EKF-SLAM和改进Sage-Husa自适应EKF-SLAM算法更加精确快速,鲁棒性更好。

关键词(KeyWords): 路径规划;EKF-SLAM;Sage-Husa自适应算法;Cholesky分解

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金资助项目(61572032);; 安徽省高校自然科学研究重点基金资助项目(KJ2018A0110);; 安徽工程大学中青年拔尖人才基金资助项目(2016BJRC004)

作者(Author): 程璐;黄宜庆;

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参考文献(References):

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