【摘 要】
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在全自动运动控制的移动机器人系统中，自身位姿的估计和校正对于移动机器人的运动至关重要。卡尔曼滤波是解决移动机器人同时定位与建图（SLAM）常用方法。相较于卡尔曼滤波，后来形成的Unscented Kalman滤波器（UKF）的优势在于无须对复杂的非线性函数进行雅可比矩阵运算。本次研究中利用无迹卡尔曼滤波，在根据先验协方差的平方根选择sigma点之后，针对协方差以及加权均值进行了计算。用四元数表示姿
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在全自动运动控制的移动机器人系统中，自身位姿的估计和校正对于移动机器人的运动至关重要。卡尔曼滤波是解决移动机器人同时定位与建图（SLAM）常用方法。相较于卡尔曼滤波，后来形成的Unscented Kalman滤波器（UKF）的优势在于无须对复杂的非线性函数进行雅可比矩阵运算。本次研究中利用无迹卡尔曼滤波，在根据先验协方差的平方根选择sigma点之后，针对协方差以及加权均值进行了计算。用四元数表示姿态，将四元数矢量转换为旋转空间进行矩阵运算，在此基础上设计了一种新的位姿估计算法- 基于四元数平方根无迹
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