[发明专利]一种基于自适应无迹卡尔曼滤波的激光SLAM算法在审
| 申请号： | 201810730915.6 | 申请日： | 2018-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN109186601A | 公开（公告）日： | 2019-01-11 |
| 发明（设计）人： | 郭健;钱抒婷;危海明;李胜;吴益飞 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G01C21/20 | 分类号： | G01C21/20;G01C21/00 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 薛云燕 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波的激光SLAM算法。该算法为：首先利用Hector SLAM算法中的匹配方法，基于激光束末端与已知地图的匹配优化实现定位，读取激光数据并滤波转换，得到激光预估位姿；再利用无迹卡尔曼滤波算法，对非线性系统，融合激光预估位姿数据和里程计推算位姿数据，作为实际估计位姿；最后计算自适应向量，更新测量噪声协方差矩阵，使用自适应无迹卡尔曼滤波算法，对非线性系统进行滤波处理。本发明能够在仅依靠激光数据的情况下，得到较高的定位和构图精度，避免了局部极值，减少或消除了激光扫描到的干扰数据，解决了实际系统噪声或量测噪声特性未知或变化的问题，改善了非线性系统的估计效果，提高了定位精度。 | ||
| 搜索关键词： | 算法 无迹卡尔曼滤波 自适应 非线性系统 激光 预估 激光数据 位姿数据 位姿 噪声 匹配 读取 协方差矩阵 干扰数据 激光扫描 量测噪声 滤波处理 实际系统 激光束 里程计 再利用 滤波 向量 推算 测量 融合 转换 更新 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于自适应无迹卡尔曼滤波的激光SLAM算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、利用Hector SLAM算法，基于激光束末端与已知地图的匹配优化实现定位，读取激光数据，再根据激光传感器坐标系与机器人坐标系的关系，求出机器人在全局坐标中的位姿；步骤2、利用无迹卡尔曼滤波算法，在非线性系统中，融合激光预估位姿数据和里程计推算位姿数据，作为实际估计位姿；步骤3、计算自适应向量，更新测量噪声协方差矩阵，然后使用自适应无迹卡尔曼滤波算法，对非线性系统进行滤波处理。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京理工大学，未经南京理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810730915.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种激光陀螺捷联惯导
- 下一篇：一种用于停车场的导航方法、装置及终端设备
