公开(公告)号：CN119022910A

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202410999240.0

申请日：2024-07-24

Applicant: 桂林电子科技大学 ,  桂林长海发展有限责任公司

Inventor： 吴孙勇 ,  邹晗 ,  李明 ,  薛秋条 ,  孙希延 ,  纪元法 ,  符强

IPC: G01C21/00 ,  G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明涉及同时定位与建图技术领域，具体涉及一种重尾噪声下鲁棒概率假设密度SLAM方法，将SLAM问题分解为机器人位姿估计和地图估计两个耦合的子问题，其中机器人位姿建模为粒子，环境地图建模为概率假设密度，然后利用EKF算法对所有表示机器人位姿的粒子进行重要性采样；基于每个粒子进行地图预测，将新生概率假设密度添加到后验概率假设密度中；再将量测噪声建模为学生t分布，利用基于学生t分布的边缘近似似然函数，推导出完整的地图更新表达式；最后利用SC策略更新机器人位姿粒子的权重，并进行状态提取和粒子重采样。本发明有效提高了重尾噪声场景下SLAM问题的估计精度。