基于熵规则的信息滤波SLAM算法

发布时间：2017-06-11 17:09

  本文关键词：基于熵规则的信息滤波SLAM算法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：信息滤波同时定位与构图(IFSLAM)算法如何获得稀疏化的信息矩阵是解决滤波性能的关键因素。通过对稀疏扩展信息滤波深入分析,发现其稀疏化结果难以保证关联性最弱的环境主动特征被稀疏掉;为了改进这一缺陷,提出一种基于熵稀疏规则的改进SLAM算法,该算法利用熵性质、综合当前以及下一观测时刻来选择与位姿关联性最弱的环境特征作为稀疏特征点;有效提高了算法的稀疏性能。在Matlab上对改进算法进行仿真,验证改进算法的有效性。
【作者单位】： 宁波大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 信息滤波(IF) 同时定位与构图(SLAM) 稀疏规则 熵性质
【基金】：浙江省重中之重学科开放基金资助项目(XKXL1514) 浙江省教育厅科研项目(Y201121251)
【分类号】：TP242
【正文快照】： 0引言移动机器人在未知环境中如何实现真正的自主导航、路径规划[1,2]等问题,在机器人研究领域获得了极为广泛的关注。同时定位与地图构建(simultaneous localization andmap building,SLAM)是实现机器人真正自主导航和路径规划等问题的关键技术之一[3]。SLAM是指机器人在未知

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