作者：曹梦龙,刘汉炜,李飞飞 单位：青岛科技大学 出版：《青岛科技大学学报(自然科学版)》2015年第05期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFQDHG2015050190 DOC编号：DOCQDHG2015050199 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《多视角几何Rao-Blackwellised SLAM 算法》PDF+DOC2015年第07期 弋英民,黄莹 《一种多传感器更新的AUV-SLAM算法》PDF+DOC2012年第24期 李超,徐东勋,袁昌斌 《一种采用图像特征匹配技术的RGB-D SLAM算法》PDF+DOC2017年第10期 许晓东,陈国良,李晓园,周文振,杜珊珊 《多机器人SLAM后端优化算法综述》PDF+DOC2017年第11期 卫恒,吕强,林辉灿,张洋,梁建 《基于双向激光回环检测的SLAM算法研究》PDF+DOC2017年第20期 郑雪鹤,孙作雷 《面向场景变化的动态自适应同时定位与地图构建》PDF+DOC2018年第12期 史殿习,童哲航,杨绍武,张拥军,易晓东 《基于图优化的二维激光SLAM研究》PDF+DOC2019年第04期 翁潇文,李迪,柳俊城 《移动机器人SLAM关键问题和解决方法综述》PDF+DOC2018年第07期 杨雪梦,姚敏茹,曹凯 《有色量测噪声下机器人同步定位与地图构建》PDF+DOC2009年第24期 弋英民,刘丁 《一种基于观测范围约束的改进EKF-SLAM算法》PDF+DOC2014年第05期 俞立,唐俊淮,陈军统

    • 研究了水下导航同时定位与环境地图构建(SLAM)技术，以水下机器人(AUV)为载体，研究了水下导航同时定位与环境地图相连(SLAM)技术，研究解决SLAM问题中的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法存在的问题。针对在进行线性化的过程中产生模型误差和在状态转移阵及观测阵中出现未知模型误差的情形，提出基于虚拟噪声补偿技术的EKF算法，结合AUV系统模型搭建仿真平台，从滤波精度、收敛性及算法稳定性方面验证改进算法的效果。从仿真结果表明，相对于传统的EKF算法，改进后的EKF算法显著提高了非线性滤波的性能，解决了AUV应用SLAM技术精确性和鲁棒性的问题。

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