水下导航同时定位与地图构建改进算法

摘要

研究了水下导航同时定位与环境地图构建(SLAM)技术,以水下机器人(AUV)为载体,研究了水下导航同时定位与环境地图相连(SLAM)技术,研究解决SLAM问题中的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法存在的问题。针对在进行线性化的过程中产生模型误差和在状态转移阵及观测阵中出现未知模型误差的情形,提出基于虚拟噪声补偿技术的EKF算法,结合AUV系统模型搭建仿真平台,从滤波精度、收敛性及算法稳定性方面验证改进算法的效果。从仿真结果表明,相对于传统的EKF算法,改进后的EKF算法显著提高了非线性滤波的性能,解决了AUV应用SLAM技术精确性和鲁棒性的问题。