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公开(公告)号：CN118654661A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410691041.3
申请日：2024-05-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及即时定位与地图构建技术领域，具体涉及一种用于跟踪非刚性多扩展目标的滤波方法，通过将地标和量测建模为随机有限集，基于PHD‑SLAM的算法可以避免显式的数据关联；之后在PHD‑SLAM算法的基础上，通过量测新息计算次优渐消因子，利用次优渐消因子自适应修正特征预测协方差，进而增大卡尔曼增益，提高SLAM的定位和建图精度。本发明中对强跟踪中的次优渐消因子进行限制，防止次优渐消因子过大导致的滤波器发散，提高算法的鲁棒性，解决了现有技术中基于量测噪声协方差和过程噪声协方差突变的情况下的SLAM估计效果较差的技术问题。
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