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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明涉及即时定位与地图构建技术领域，具体涉及一种用于跟踪非刚性多扩展目标的滤波方法，通过将地标和量测建模为随机有限集，基于PHD‑SLAM的算法可以避免显式的数据关联；之后在PHD‑SLAM算法的基础上，通过量测新息计算次优渐消因子，利用次优渐消因子自适应修正特征预测协方差，进而增大卡尔曼增益，提高SLAM的定位和建图精度。本发明中对强跟踪中的次优渐消因子进行限制，防止次优渐消因子过大导致的滤波器发散，提高算法的鲁棒性，解决了现有技术中基于量测噪声协方差和过程噪声协方差突变的情况下的SLAM估计效果较差的技术问题。
主权项：1.一种用于跟踪非刚性多扩展目标的滤波方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤1：将地标和量测建模为随机有限集，机器人位姿用粒子表示，得到目标状态模型和量测模型；步骤2：基于目标状态模型和量测模型，进行概率假设密度的预测，得到T时刻的特征的概率假设密度的预测强度函数，预测强度函数为高斯混合；步骤3：对机器人位姿进行重要性采样，得到预测的机器人位姿；步骤4：利用次优渐消因子对预测特征协方差进行修正；步骤5：根据特征的概率假设密度的预测强度函数，进行概率假设密度的更新，得到T时刻的特征的概率假设密度的更新强度函数，更新强度函数为高斯混合；步骤6：更新机器人位姿的重要性采样权重；步骤7：筛选大于阈值的粒子并将该粒子中更新得到的强度函数里所有大于门限的高斯项作为T时刻的地标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 一种用于跟踪非刚性多扩展目标的滤波方法
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