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《基于稀疏化的快速扩展信息滤波SLAM算法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第37卷第3期Vol.30,No.32008年5月机器人ROBOTMay,2008文章编号:100220446(2008)0320193208基于稀疏化的快速扩展信息滤波SLAM算法董海巍,陈卫东(上海交通大学自动化系,上海200240)摘要:随着SLAM技术的不断发展,计算效率已经成为制约SLAM发展的主要因素.所提出的算法从稀疏化的角度对扩展信息滤波SLAM算法进行改进.根据信息矩阵几乎稀疏的特点,该算法在合理稀疏化信息矩阵的同时利用环闭合检测技术,不仅大大提高了算法的计算效率,而且所得到的估计结果也很精确.通
2、过仿真对信息矩阵稀疏化、算法效率、重定位以及误差和协方差四个关键问题进行了分析.分别就室内具有摄像头的两轮机器人和室外具有激光雷达的四轮机器人的情况进行了实验讨论.仿真与实验结果表明了所提算法的有效性.关键词:稀疏化;扩展信息滤波;同时定位和地图创建(SLAM);移动机器人中图分类号:TP24文献标识码:BFastExtendedInformationFilterSLAMAlgorithmBasedonSparsificationDONGHai2wei,CHENWei2dong(DepartmentofAutoma
3、tion,ShanghaiJiaotongUniversity,Shanghai200240,China)Abstract:WiththecontinuousdevelopmentofSLAMtechnology,computationalefficiencyhasbecomethemainobstacleinSLAMdevelopment.Fromtheviewofsparsification,animprovedalgorithmbasedonextendedinformationfilterSLAMisint
4、roduced.Accordingtothesparsificationfeatureofinformationmatrix,thealgorithmnotonlyimprovescomputationeffi2ciencybutalsomaintainsaccuracyoftheestimatedresultthroughusingpropersparsificationofinformationmatrixaswellasloopclosuredetection.Fourkeyproblemsofinforma
5、tionmatrixsparsification,i.e.,algorithmefficiency,relocalization,er2rorandcovarianceareanalyzedwithsimulation.Twocasesarediscussedthroughexperiments,i.e.indoortwo2wheelrobotwithcameraandoutdoorfour2wheelrobotwithlaserscanner,andtheresultsofsimulationandexperim
6、entsverifythevalidityoftheproposedalgorithm.Keywords:sparsification;extendedinformationfilter;simultaneouslylocalizationandmapping(SLAM);mobilerobot1引言(Introduction)准确估计的前提下改进SLAM算法的计算效率.经过[3,4]十多年的研究和发展,产生了许多SLAM算法,典在未知环境中,移动机器人将定位与地图创建综型的算法包括压缩扩展卡尔曼滤波算法(CEKF
7、2合考虑,利用自身定位信息创建地图,同时利用已创[5][6]SLAM)、粒子滤波算法(FastSLAM)、扩展信息滤建的地图来定位,这就是移动机器人同时定位和地图[7]波算法(EIF2SLAM)、扫描匹配算法(DP2SLAM)、创建问题(simultaneouslylocalizationandmapping,[8]解耦算法(D2SLAM)等.其中,扩展信息滤波(Ex2[1,2]SLAM).由于SLAM是移动机器人实现真正自主tendedInformationFilter,EIF)算法是EKF算法的对的核心问题,因
8、此SLAM问题长期以来一直受到广大称形式,在保留EKF2SLAM数学严谨、估计准确特点学者的广泛关注.的同时,其算法结构又特别适合SLAM问题,因此越[3,9～11]随着SLAM技术的不断发展,计算效率已经成为来越多的科研人员开始关注EIF2SLAM算法.制约SLAM发展的主要因素.在过去的十年中,科研本文提出的基于稀疏化的快速扩展信息滤波算人员的研究重点是
