基于强跟踪CKF的无人水下航行器SLAM
【摘要】：针对基于容积卡尔曼滤波(CKF)的无人水下航行器(UUV)同步定位与地图构建(SLAM)存在对模型参数变化的鲁棒性差、收敛速度慢、对突变状态跟踪能力低等问题,通过在CKF中引入渐消因子和弱化因子,提出了一种基于强跟踪CKF(STCKF)的SLAM算法(STCKF-SLAM)。首先建立UUV的运动模型、特征模型、测距声呐模型,然后基于霍夫变换从多测距声呐测量数据中提取堤岸线特征,最终采用STCKF实现了UUV的同步定位与地图构建。基于UUV海试数据的仿真实验结果表明:相比CKF-SLAM算法,STCKF-SLAM算法保持了对突变状态的强跟踪能力,且均方根误差降低了13%,提高了SLAM系统的精确性,可应用于UUV长航时水下隐蔽作业。
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