基于滑动窗口滤波器的无误差累积位姿估计

摘要

针对物体位姿估计中需要物体先验信息、运动模型假设和误差累积等问题,提出一种滑动窗口滤波器的位姿估计方法,适用于物体先验信息与运动假设均未知的情况,同时消除了误差累积.为了估计任意物体的位姿,在每个滑动窗口内采用高斯牛顿算法实现李群空间内物体位姿与结构的迭代优化.采用卡尔曼滤波器并结合位姿与结构的强耦合关系,通过对物体结构的滤波,提高结构估计的准确度,进而提高位姿估计的准确度,克服误差累积.仿真验证了算法能有效地消除误差累积,同时提高现有算法位姿估计的准确度;在没有先验信息与假设的条件下,能达到与先进算法接近的估计结果.