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申请/专利权人：扬州大学
摘要：本发明公开了视觉导航技术领域一种基于改进的自适应UKF的视觉惯性轮速计SLAM方法，包括以下步骤1）对机器人SLAM系统建立状态方程；步骤2）建立视觉传感器和轮速计的量测模型；步骤3）根据状态空间模型确立无迹变换采样点和权值；步骤4）将采样点进行非线性函数传递，并更新系统状态预测和状态预测协方差矩阵；步骤5）量测更新，并用改进的Sage‑Husa算法对过程噪声和量测噪声协方差矩阵进行更新；步骤6）引入收敛因子，更新状态估计、滤波增益和状态估计协方差矩阵，本发明采用了改进的Sage‑Husa自适应卡尔曼滤波，通过自适应调整UKF算法的参数，优化滤波效果，从而提高机器人SLAM系统的实时性和准确性。
主权项：1.一种基于改进的自适应UKF的视觉惯性轮速计SLAM方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1对机器人SLAM系统建立状态方程；步骤2建立视觉传感器和轮速计的量测模型；步骤3根据状态空间模型确立无迹变换采样点和权值；步骤4将采样点进行非线性函数传递，并更新系统状态预测和状态预测协方差矩阵；步骤5量测更新，并用改进的Sage-Husa算法对过程噪声和量测噪声协方差矩阵进行更新；步骤6引入收敛因子，更新状态估计、滤波增益和状态估计协方差矩阵。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 扬州大学 基于改进的自适应UKF的视觉惯性轮速计SLAM方法
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