鲁棒自适应无迹卡尔曼滤波的SLAM算法

摘要：针对SLAM在复杂环境下对噪声干扰鲁棒性差以及运动轨迹预测误差问题,在UKF中引入自适应估计理论与鲁棒H∞控制准则,提出一种鲁棒自适应UKF-SLAM算法。该算法利用自适应估计理论,构建抗差因子和自适应因子,自适应估计测量和状态噪声等价协方差阵,实现粗差分离和噪声方差自适应补偿;利用鲁棒H∞控制准则对系统状态均值和协方差进行迭代更新,提高噪声干扰鲁棒性、降低预测误差。仿真结果表明:该算法能保证移动机器人在不同噪声环境下具有良好的鲁棒性与定位精度。