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迭代卡尔曼滤波在机器人定位中的应用

         
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定位是移动机器人最基本的问题之一.应用了迭代卡尔曼滤波(IEKF)集成航位推算和全局观测信息,解决机器人的定位问题.该方法在卡尔曼滤波测量更新阶段,多次迭代计算估计状态,直到误差小于一定的阈值.减少了由于泰勒展开的截断带来的定位误差,使得算法的收敛稳定性增强.最后通过仿真实验与EKF方法比较.结果表明,IEKF在移动机器人定位中是一种有效的方法.

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