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【24h】

An approach towards online bathymetric SLAM

机译：在线测深SLAM的方法

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This study introduces a computationally efficient SLAM algorithm that can map the elevation changes in undulating terrain and simultaneously localize the vehicle's position relative to the map. The algorithm enables autonomous navigation in unknown environments without using position fixes from external telemetry systems such as GPS and LBL. In particular, this approach can benefit a variety of underwater vehicle applications and expand the utility of autonomous underwater vehicles. The terrain-based SLAM algorithm involves severe nonlinearity due to complicated elevation changes in natural terrain, which leads to a nonlinear estimation problem. This research focused on developing a computationally efficient algorithm. Thus, the EKF algorithm incorporating depth measurements from a simple acoustic altimeter is employed to keep the computational cost at minimum. The feasibility and validity of the proposed algorithm is demonstrated through numerical simulations.
机译：这项研究引入了一种计算有效的SLAM算法，该算法可以绘制起伏地形中的海拔变化，并同时定位车辆相对于地图的位置。该算法无需使用外部遥测系统（例如GPS和LBL）的定位，即可在未知环境中实现自主导航。特别地，这种方法可以使各种水下航行器应用受益，并扩展了自主水下航行器的效用。基于地形的SLAM算法由于自然地形中复杂的高程变化而导致严重的非线性，这导致了非线性估计问题。这项研究的重点是开发一种计算效率高的算法。因此，采用了结合了来自简单声学高度计的深度测量结果的EKF算法，以将计算成本保持在最低水平。通过数值仿真证明了该算法的可行性和有效性。

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