基于稀疏扩展信息滤波的SLAM算法研究

李久胜; 王要强; 李永强

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基于稀疏扩展信息滤波的SLAM算法研究

首发时间：2008-05-16

李久胜 ¹ 王要强 ¹ 李永强 ²

1、哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院
2、哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院

摘要：针对传统EKF(Extended Kalman Filter)方法机器人SLAM(Simultaneous Localization And Map Building)中计算复杂度大的问题，提出了一种基于稀疏扩展信息滤波(Sparse Extended Information Filter, SEIF)的SLAM算法。通过稀疏化信息矩阵，使复杂度得到有效降低。仿真结果表明该算法计算复杂度与地图中的环境特征个数无关，可以实现恒时执行，在计算时间和占用内存上远远优于EKF，尤其适用于处理复杂环境下大地图的自主机器人SLAM问题。

关键词：机器人导航同步定位与地图创建稀疏扩展信息滤波

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SLAM Based on Sparse Extended Information Filter

Li Jiusheng ¹ Wang Yaoqiang ¹ Li Yongqiang ¹

1、School of Electrical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology

Abstract：Aiming at the significant computational burden of the traditional EKF-SLAM, a novel algorithm, SLAM based on SEIF (Sparse Extended Information Filter), is proposed. Through sparsification of the information matrix, computational complexity can be reduced notably. Simulation results show that SEIF-SLAM can be executed in constant time, irrespective of the size of the map, and have a better performance than EKF-SLAM on CPU time and memory usage, especially in the large map and complex environment.

Keywords： Robot Navigation, Simultaneous Localization and Map Building, Sparse Extended Information Filter

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李久胜，王要强，李永强. 基于稀疏扩展信息滤波的SLAM算法研究[EB/OL]. 北京：中国科技论文在线 [2008-05-16]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/200805-426.

No.2145322246512109****

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论文编号	200805-426
论文题目	基于稀疏扩展信息滤波的SLAM算法研究
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