作者：史剑鸣,章飞,曾庆军,孙陶莹 单位：东北大学 出版：《控制工程》2019年第08期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJZDF2019080070 DOC编号：DOCJZDF2019080079 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《室内环境下结合里程计的双目视觉SLAM研究》PDF+DOC2009年第04期 王晓华,傅卫平,苏立 《移动机器人SLAM问题的研究》PDF+DOC2016年第04期 段锁林,谈刚,周玉勤,朱海勇 《测距式传感器同时定位与地图创建综述》PDF+DOC2015年第05期 刘建华,刘华平,杨建国,高蒙,孙富春 《基于扩展卡尔曼滤波算法的SLAM问题分析》PDF+DOC2020年第11期 林志东 《基于密度聚类的线段特征提取方法》PDF+DOC2019年第06期 杨忠炯,王臣臣,周立强,易圣先 《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 《用概率假设密度滤波实现同步定位与地图创建》PDF+DOC2011年第12期 杜航原,郝燕玲,赵玉新,杨永鹏 《基于粒子滤波的移动机器人SLAM算法》PDF+DOC2010年第01期 涂刚毅,金世俊,祝雪芬,宋爱国 《基于扫描匹配预处理的即时定位与地图创建》PDF+DOC2009年第33期 温安邦,吴怀宇,赵季 《基于稀疏化的快速扩展信息滤波SLAM算法》PDF+DOC2008年第03期 董海巍,陈卫东

    • 针对水下机器人同步定位与地图创建(SimultaneousLocalizationandMapping，SLAM)方法在杂波密集及地图特征点多的水下环境中，存在地图特征点以及机器人自身位置估计精度较低的问题，提出一种基于幅值信息的随机有限集SLAM (AI-PHD-SLAM)方法。该方法利用地图特征量测的幅值信息获得更准确的地图特征和杂波的似然函数用以提高SLAM过程中对特征地图的估计精度。同时研究了在已知信噪比和未知信噪比的情况下，加入幅值信息后PHD-SLAM方法性能。通过仿真实验，将所提方法与RB-PHD-SLAM方法进行比较，结果表明该方法明显改善了地图特征位置和数目的估计精度并且有效降低了计算量。

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