【摘 要】
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针对载体在大范围、多路标特征环境下，应用于SLAM的无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter，UKF）所产生的Sigma点会逐渐偏离真实状态估计值的问题，提出了迭代测量更新的UKF—SLAM
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针对载体在大范围、多路标特征环境下，应用于SLAM的无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter，UKF）所产生的Sigma点会逐渐偏离真实状态估计值的问题，提出了迭代测量更新的UKF—SLAM算法。当获得某一时刻观测值后，使用经过更新的状态估计值和协方差重新产生Sigma采样点，并进行UT变换，计算滤波参数。仿真结果表明，与平方根UKF—SLAM算法相比，能将载体状态估计误差在x轴和Y轴分别降低约19％和21％，使载体状态估计值更接近真实值，并加快SLAM收敛速度。
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