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移动机器人SLAM位姿估计的改进四元数无迹卡尔曼滤波
文献摘要：
在全自主运动控制的移动机器人系统中,自身位姿的估计和校正对于移动机器人的运动至关重要.卡尔曼滤波是解决移动机器人同步定位与地图构建(SLAM)常用方法.相较于卡尔曼滤波,无迹卡尔曼滤波(UKF)无须对复杂的非线性函数进行雅可比矩阵运算.本文基于无迹卡尔曼滤波,根据先验协方差的平方根选择si gma点,计算协方差以及加权均值.用四元数表示姿态,将四元数矢量转换为旋转空间进行矩阵运算,在此基础上设计了一种位姿估计算法——基于四元数平方根的无迹卡尔曼滤波(QSR-UKF)算法.试验将EKF、QSR-UKF、SR-UKFEKF 3种算法的位姿估计结果进行仿真分析,并通过相关定量指标进行了描述,验证了本文算法的有效性.
文献关键词：
移动机器人;同时定位与地图构建;无迹卡尔曼滤波;四元数
中图分类号：
作者姓名：
赵玏洋;闫利
作者机构：
武汉大学测绘学院,湖北武汉430079
文献出处：
引用格式：
[1]赵玏洋;闫利-.移动机器人SLAM位姿估计的改进四元数无迹卡尔曼滤波)[J].测绘学报,2022(02):212-223
A类：
gma,UKFEKF
B类：
移动机器人,SLAM,位姿估计,四元数,无迹卡尔曼滤波,自主运动,运动控制,机器人系统,同步定位与地图构建,常用方法,无须,非线性函数,雅可比矩阵,矩阵运算,先验,协方差,平方根,si,加权均值,估计算法,QSR,关定,定量指标,同时定位与地图构建
AB值：
0.211657
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