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自主机器人作业的关键问题是自身的定位问题。卡尔曼滤波可用于对系统位置进行估计。首先介绍了移动机器人同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的一般模型及关键技术,然后介绍了扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)的原理,通过分析粗差对EKF模型的影响,提出了抗差EKF模型。该模型根据多余观测分量及预测残差统计,构造抗差等价EKF增益矩阵,通过迭代解算给出抗差解。最后分别实现了加入粗差后的标准EKF-SLAM