本文作者：肖雄；李旦；陈锡锻；李刚；成功正常投稿发表论文到《机电工程》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：针对移动机器人同步定位与地图构建(SLAM)过程中系统测程法误差累积问题,采用测程法误差模型和车轮速度误差模型的映像关系,结合增广扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法结构和实际机器人模型,提出了一种有效提高定位精度的SLAM方法。将机器人速度校正参数附加到卡尔曼滤波算法的向量空间中,以形成增广状态空间,同时预测和更新了SLAM初始状态空间和速度校正参数,笔者在线实时修正机器人的速度和航向角,避免积累航向角误差,从而降低了测程法误差。基于均方根误差和归一化估计方差进行了仿真实验分析,研究结果表明:与EKF-SLAM相比,所提出的方法具有更好的估计性能,使算法保持良好的一致性,大幅度提高了机器人自身定位精度和路标估计准确度。
【论文正文预览】：0引言自主移动机器人在未知环境中,行进时通过自身位姿估计和传感器观测信息增进式地构建环境地图,同时利用该地图实现自身定位和导航。这就是移动机器人同步定位与地图构建(SLAM)[1]。该问题一直是智能移动机器人研究领域的热点和难点,被认为是能否真正实现机器人自主导航的
【文章分类号】：TP242
【稿件关键词】：增广扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建测程法误差均方根误差归一化误差
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【稿件标题】：一种基于增广EKF的移动机器人SLAM方法
【作者单位】：浙江工业大学信息工程学院;浙江省信号处理重点实验室;
【发表期刊期数】：《机电工程》2014年01期
【期刊简介】：《机电工程》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，机电工程杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN33-1088/TM，国际刊号：ISSN1001-4551。机电工程杂志社由浙江省机电集团有限公司主管、主办，本刊为月刊。自创刊以来，被......更多机电工程信息
【版权所有人】：肖雄；李旦；陈锡锻；李刚；

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