基于強(qiáng)跟蹤UKF的自適應(yīng)PHD-SLAM算法

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摘要：傳統(tǒng)概率假設(shè)密度同時(shí)定位與建圖（Probability Hypothesis Density-Simultaneous Localization and Mapping,PHD-SLAM）方法缺乏在線自適應(yīng)調(diào)整能力，容易受到不確定噪聲、初始系統(tǒng)參數(shù)選擇以及線性化近似誤差的影響，從而導(dǎo)致粒子退化問題，進(jìn)而影響機(jī)器人位姿和地圖特征點(diǎn)的估計(jì)精度。針對(duì)這一問題，本文提出了一種基于強(qiáng)跟蹤... （共9頁(yè)）

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