I detta arbete studerar vi inkonsekvensproblemet med utökat Kalmanfilter (EKF)-baserat samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM) ur ett observerbart perspektiv. Analysmässigt bevisar vi att när Jacobianerna i process- och mätmodellerna utvärderas vid de senaste tillståndsuppskattningarna under varje steg, har det linjäriserade fel-tillståndssystemet som används i EKF en observerbar subrymd av dimension som är högre än det faktiska, icke-linjära SLAM-systemet. Som ett resultat av detta minskar EKF:s kovariansskattningar i riktning mot det tillståndsutrymme där ingen information finns tillgänglig, vilket är en av de främsta orsakerna till inkonsekvensen. Utifrån dessa teoretiska resultat föreslår vi en allmän ram för att förbättra enhetligheten i SLAM-baserade system baserade på EKF. I detta ramverk, EKF linjäriseringspunkter väljs på ett sätt som säkerställer att den resulterande linjäriserade systemmodellen har en observerbar subrymd av lämplig dimension. Vi beskriver två algoritmer som är exempel på detta paradigm. I den första, så kallade observationsbegränsningen (OC)-EKF, väljs linjäriseringspunkterna för att minimera deras förväntade fel (dvs. Skillnaden mellan lineariseringspunkten och det verkliga tillståndet) under observerbarhetsbegränsningarna. I det andra, filtret Jacobians beräknas med hjälp av den första någonsin tillgängliga uppskattningar för alla tillståndsvariabler. Detta senare tillvägagångssätt kallas första skattningar Jacobian (FEJ)-EKF. De föreslagna algoritmerna har testats både i simulering och experimentellt, och visar sig avsevärt överträffa standarden EKF både i fråga om noggrannhet och överensstämmelse.
För att komma till rätta med den inkonsekvens som orsakas av lineariserade fel föreslogs att EKF Ref skulle begränsas till att förbättra noggrannheten och konsekvensen.
Observability-based Rules for Designing Consistent EKF SLAM Estimators
{'venue': None, 'journal': 'The International Journal of Robotics Research', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}