本站原创摘 要：扩展卡尔曼体系下的SLAM算法是指SLAM算法中含有状态预测过程和状态更新过程.为了便于理解扩展卡尔曼体系下的SLAM算法计算过程,本文从滤波算法计算框架角度对它们分别进行了描述,对基于EKF的SLAM算法进行了说明和总结.
关 键 词 ：扩展卡尔曼体系；SLAM算法；计算框架
1.前言
SLAM问题的本质是移动机器人整个路径的概率估计问题.作为解决SLAM问题的主要方法之一,扩展卡尔曼滤波算法（EKF）在模型基本匹配时具有较高的估计精度,且具有模型简单、易于实现等特点[1].
2.EKF-SLAM算法
在应用EKF处理SLAM问题时,其变量被假设服从高斯分布,可用均值及方差表示, 分别为系统在k时刻的状态估计值及状态估计协方差[2]：
其中,fx,fu分别为f（）相对于X和u的Jacobian矩阵,nv,nM,nu分别为机器人位姿 、地图 、及控制命令uk的维数.fvx、fvu分别为fv（）相对于Xv和u的Jacobian矩阵.f（）是系统的状态转移函数,通常状况下是非线性的[3].在EKF-SLAM中,系统噪声υk及观测噪声ωk认为是均值为零,方差分别为Qk及Rk的高斯白噪声,且系统噪声与观测噪声相互独立[4].
EKF-SLAM算法步骤：
⑴预测：利用系统的运动模型,结合k时刻系统状态估计值 和控制命令uk,预测系统在k+1时刻的状态（ ）、状态估计的协方差矩阵（ ）和系统的观测值（ ）：
⑵观测：利用传感器观测模型得到机器人对于第i个路标的实际观测 ,结合预测步骤得到的 ,此时可以得到新息（Innovation）,以及该新息的协方差矩阵：
⑶更新：EKF-SLAM算法利用下式更新k+1时刻的系统状态估计及其相应的协方差矩阵：
⑷向量增广：传感器在任意时刻观测到的环境特征,可能即包括地图中已有的特征也有新特征.其中已有特征可以用来更新状态预测值,而新特征则要进行初始化并加入到状态向量中[5]
其中,gx,gz分别为g（）相对于Xv和Z的Jacobian矩阵.
3.小结
扩展卡尔曼滤波算法（EKF）的运用使得非线性问题线性化,这样线性化后的预测值的方差依然可以按原来的方法进行线性计算.其原理是在上一时刻的预测点将系统状态方程和观测方程进行Taylor展开,并忽略所有非线性展开高阶项,来实现对非线性方程的近似线性化.目前EKF已成为了最基本的SLAM问题解决方案.
[参考文献]
[1]周武,赵春霞,沈亚强,等.基于全局观测地图模型的SLAM研究[J].机器人,2010,32（5）：647-654.
[2]张文玲,朱明清,陈宗海.基于强跟踪UKF的自适应SLAM算法[J].机器人,2010,32（2）：190-195.
[3]郭剑辉.移动机器人同时定位与地图构建方法研究[D].[博士学位论文].南京：南京理工大学计算机科学与技术学院,2008.
[4]段战胜,韩崇昭,党宏社.一种带未知时变系统噪声水平的目标跟踪滤波器[J].系统仿真学报,2004,16（11）：2591-2593.
[5]范文兵,刘春风,张素贞.一种强跟踪扩展卡尔曼滤波器的改进算法[J].控制与决策,2006,21（1）：73-76.