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针对EKF中观测噪声方差估计不准确导致滤波器性能下降甚至发散的问题，提出了基于环境特征的迭代扩展卡尔曼滤波（IEKF）融合算法。该算法融合了里程计采集的机器人内部数据和激光雷达传感器采集的外部环境特征，在测量更新阶段多次迭代状态估计值并对机器人的位姿进行修正，减少了非线性误差，提高了定位精度。
IEKF滤波在移动机器人定位中的应用
【摘 要】
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针对EKF中观测噪声方差估计不准确导致滤波器性能下降甚至发散的问题，提出了基于环境特征的迭代扩展卡尔曼滤波（IEKF）融合算法。该算法融合了里程计采集的机器人内部数据和激光
【机 构】
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西北大学信息科学与技术学院
【出 处】
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电子技术应用
【发表日期】
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2013年2期
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