【摘 要】
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自主导航指水下机器人不需要先验的水下环境的辅助信息,从一个未知位置开始运动,利用自身搭载的外部传感器感知周围环境并提取有用信息,创建增量式的环境地图,同时用该地图实
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自主导航指水下机器人不需要先验的水下环境的辅助信息,从一个未知位置开始运动,利用自身搭载的外部传感器感知周围环境并提取有用信息,创建增量式的环境地图,同时用该地图实现自身定位和导航,这就是同时定位和地图创建(simultaneous localization and mapping,SLAM)。因此,SLAM问题是机器人在未知环境下实现真正自主导航的关键[1]。本文讨论了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的SLAM算法的系统执行过程,并进行了仿真实验。仿真实验结果表明,算法可以提高系统的定位精度,同时也验证了算法在水下导航应用上的可行性。
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