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已找到 6 条结果
- 基于Cholesky分解的改进自适应EKF-SLAM算法摘要:针对EKF-SLAM(扩展卡尔曼滤波即时定位与地图构建)算法运行精度较低且速度较快,提出基于Cholesky分解的改进Sage-Husa自适应EKF-SLAM算法,使得移动智能体在进行路径规划和地图构建的同时,能够在短时间内找到最佳或者次优路径.该方法选用改进Sage-Husa自适应滤波算法,引入遗忘因子来提高算法的计算速度,并且通过Cholesky分解来提高算法稳定性和精确性.仿真表明,基于Cholesky分解的改进Sage-Hus…查看全部>>
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- 二维码修正EKF-SLAM定位的室内无人驾驶小车CSTPCD摘要:无人车的室内自主驾驶中常用到EKF-SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技术.单纯的编码器SLAM技术,由于其长时间的运行会导致累计误差过大,使得定位非常不准确,所以需要一种技术,对位置信息的定位方式加以辅助,考虑到二维码识别技术的方便性以及易用性,本文采用二维码人工路标作为绝对定位方式的标签,提升EKF-SLAM的定位准度,并利用扩展卡尔曼滤波进行多数据融合,通过实验验证了实验该方案的可行性与实用性.