基于模糊神经网络的扩展卡尔曼滤波在移动机器人定位中的应用
机器人学
2021-05-07 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
本文提出一种新方法，用于提升扩展卡尔曼滤波器（EKF）在移动机器人定位问题中的性能。采用模糊逻辑系统连续调整滤波器的噪声协方差矩阵。实现了一个神经网络来调节模糊规则前件与后件的隶属函数。其目的是在噪声协方差矩阵固定或被错误设定时，获得精度并避免 EKF 的发散。已开展仿真与实验。结果表明，所提出的滤波器在移动机器人定位方面优于 EKF。
引用
@article{arxiv.2105.02706,
title = {Mobile Robot Localization Using Fuzzy Neural Network Based Extended Kalman Filter},
author = {Thi Thanh Van Nguyen and Manh Duong Phung and Thuan Hoang Tran and Quang Vinh Tran},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.02706},
year = {2021}
}