同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术使移动机器人在缺乏先验环境信息的条件下,能够在估计自身位姿的同时构建环境地图。然而,在海洋、矿洞等复杂环境中,移动机器人容易受到随机突变噪声的干扰,进而导致SLA...
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同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术使移动机器人在缺乏先验环境信息的条件下,能够在估计自身位姿的同时构建环境地图。然而,在海洋、矿洞等复杂环境中,移动机器人容易受到随机突变噪声的干扰,进而导致SLAM性能下降。现有的概率假设密度(Probability Hypothesis Density,PHD)SLAM算法未考虑随机突变噪声,受到干扰时在线自适应调整能力较弱。为解决移动机器人因随机突变噪声导致状态估计和建图精度降低的问题,本文结合强跟踪滤波器(Strong Tracking Filter,STF)与PHD滤波器,提出了一种基于强跟踪的自适应PHD-SLAM滤波算法(Strong Tracking Probability Hypothesis Density Simultaneous Localization and Mapping,STPHD-SLAM)。该算法以PHD-SLAM为框架,针对过程噪声协方差和量测噪声协方差随机突变问题,本文通过在特征预测协方差中引入STF中的渐消因子,实现了对特征预测的自适应修正和卡尔曼增益的动态调整,从而增强了算法的自适应能力。其中渐消因子根据量测新息递归更新,确保噪声突变时每个时刻的量测新息保持正交,从而充分利用量测信息,准确并且快速地跟踪突变噪声。针对渐消因子激增导致的滤波器发散问题,本文对渐消因子进行边界约束,提高算法的鲁棒性。仿真结果表明,在量测噪声协方差和过程噪声协方差随机突变的情况下,所提算法相较于PHD-SLAM 1.0和PHD-SLAM 2.0的定位和建图精度都得到了提高,同时保证了计算效率。
超宽带室内定位精度受非视距传播(Non-Line Of Sight,NLOS)、多径效应、基站布设等因素影响,而这些因素均与基站的布设阵型有关.因此,本文提出一种基于位置精度稀释因子(Positioning Dilution Of Precision,PDOP)、到达时间差(Time Diff...
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超宽带室内定位精度受非视距传播(Non-Line Of Sight,NLOS)、多径效应、基站布设等因素影响,而这些因素均与基站的布设阵型有关.因此,本文提出一种基于位置精度稀释因子(Positioning Dilution Of Precision,PDOP)、到达时间差(Time Difference Of Arrival,TDOA)测量误差和克拉美劳界的基站布设优化数学模型,可用遗传算法和萤火虫算法等智能算法求解.理论推导和仿真测试表明优化后的基站布设阵型相较于传统的立方体8基站阵型具有更好的平均误差和方差.14.5 m×7.6 m×3 m展厅的实测实验结果表明,经过优化后的基站布设阵型定位精度提高了0.7132 cm,且方差减小了50.6496 cm^(2)具有较高的稳定性.
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