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基于迭代平方根UKF的SLAM算法

作者:赵琳 闫鑫 郝勇ukf同步定位与地图构建状态估计迭代测量更新

摘要:针对载体在大范围、多路标特征环境下,应用于SLAM的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)所产生的Sigma点会逐渐偏离真实状态估计值的问题,提出了迭代测量更新的UKF—SLAM算法。当获得某一时刻观测值后,使用经过更新的状态估计值和协方差重新产生Sigma采样点,并进行UT变换,计算滤波参数。仿真结果表明,与平方根UKF—SLAM算法相比,能将载体状态估计误差在x轴和Y轴分别降低约19%和21%,使载体状态估计值更接近真实值,并加快SLAM收敛速度。

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弹箭与制导学报

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