典型文献
基于扩展卡尔曼滤波的2D激光SLAM研究
文献摘要：
由于借助单一传感器的无人清洁车在完成未知环境中定位以及自主导航任务时存在误差,鲁棒性差,提出一种利用扩展卡尔曼滤波进行多传感器融合的方法.在无人车状态不满足线性时,采用对非线性状态线性化的方法扩展卡尔曼滤波的适用范围.将扩展卡尔曼滤波技术应用于无人智能清洁车的SLAM问题中,对激光、IMU以及里程计多种传感器进行数据融合处理,有效减少了SLAM问题中的定位误差,提高自适应能力,可以为无人智能清洁车在大型清洁环境实际应用上提供参考方案.
文献关键词：
SLAM技术;扩展卡尔曼滤波;多传感器融合
中图分类号：
作者姓名：
王博;张国伟;卢秋红;徐晓康;疏雅丽
作者机构：
上海电力大学自动化工程学院,上海 200082;上海合时智能科技有限公司,上海 201100
文献出处：
引用格式：
[1]王博;张国伟;卢秋红;徐晓康;疏雅丽-.基于扩展卡尔曼滤波的2D激光SLAM研究)[J].现代计算机,2022(04):14-20,29
A类：
B类：
扩展卡尔曼滤波,2D,SLAM,一传,清洁车,未知环境,自主导航,多传感器融合,无人车,线性化,滤波技术,人智,IMU,里程计,多种传感器,数据融合处理,定位误差,自适应能力
AB值：
0.249153
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