文档名：基于区间分析的SLAM方法及其性能研究
基于粒子滤波器的SLAM算法一般无法保证真实状态处于算法估计的置信区域内,针对该问题,本文提出一种基于区间分析的SLAM算法.首先利用改进的箱粒子滤波器(BoxParticleFilter)对机器人状态和特征位置进行初步估计;然后基于状态和特征之间的约束条件,通过区间约束传播法(ConstraintPropagation,CP),减小区间尺度,在提升估计结果精度的情况下,保证了结果的可靠性;同时,利用q-satisfied技术,解决了约束传播过程中结果为空的问题,进一步保证了结果的可靠度.仿真试验和实际环境试验表明,相比基于粒子滤波器的SLAM方法,在参数尺度一致的条件下,该方法能以较少的粒子数获得更高的精度,同时保证了结果的可靠度.
作者：戴德云王纪凯陈宗海
作者单位：中国科学技术大学自动化系,安徽合肥,中国,230027
母体文献：第19届中国系统仿真技术及其应用学术年会(19thCCSSTA2018)论文集
会议名称：第19届中国系统仿真技术及其应用学术年会(19thCCSSTA2018)
会议时间：2018年8月1日
会议地点：合肥
主办单位：中国自动化学会,中国系统仿真学会
语种：chi
分类号：
关键词：机器人 同时定位与地图创建 粒子滤波器 区间分析 约束传播法
在线出版日期：2021年8月24日
基金项目：
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