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文檔簡介
1、自主式水下機器人( autonomous underwater vehicle, AUV)的導航技術已成為當今研究熱點問題之一。機器人的自身定位是一項最基本、最重要的功能,而同時定位與地圖構建(simultaneous localization and mapping, SLAM)方法是機器人在未知環(huán)境下實現(xiàn)真正自主導航的關鍵。SLAM算法是一種建立環(huán)境地圖與產(chǎn)生機器人位姿估計同時進行的過程,被看做是自主式機器人探索未知環(huán)境的最基本能力
2、。
在過去的二十年里,SLAM方法已成為機器人導航領域顯著成就之一。從理論和概念層面上來說,SLAM是一個需要解決的導航問題,而它也已經(jīng)被許多不同的形式制定和解決,被應用到室內(nèi)、室外、水下和空中等許多不同的機器人導航領域。擴展卡爾曼濾波器(Extended Kalman Filter, EKF)算法是解決SLAM問題最基本的方法。它通過對非線性函數(shù)進行一階泰勒展開,得到SLAM問題的最優(yōu)解。但基于EKF的SLAM算法通過維持一
3、個協(xié)方差來描述SLAM的不確定信息,計算量與地圖中環(huán)境特征個數(shù)的平方成正比,從而大大地限制了該算法在大尺度復雜環(huán)境下的應用。后來提出的稀疏化擴展信息濾波(Sparse Extended Information Filter, SEIF)方法解決了計算復雜度高的問題,它是EKF的信息形式,該方法通過刪除機器人與特征之間弱的關聯(lián)使得所有的基本更新公式都能夠在恒定的時間內(nèi)完成,極大的提高了運算速度。
然而由于SEIF的稀疏化策略和線
4、性化產(chǎn)生的誤差,使得不一致特性一直存在于估計算法中,并且表現(xiàn)更為復雜。本文將采用一種一致性約束的方法來改善SEIF-SLAM算法。此方法從觀測的角度研究算法的一致性,且保留了SEIF的稀疏化特性。從線性化誤差狀態(tài)系統(tǒng)模型的分析中可知,SEIF產(chǎn)生不一致性的一個重要原因是SEIF-SLAM觀測模型的雅克比矩陣比非線性SLAM系統(tǒng)有更高的觀測子空間。而本文通過使用首次的變量估計計算濾波器的雅克比矩陣,可以保證線性化誤差狀態(tài)系統(tǒng)與非線性系統(tǒng)有
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