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机器人在未知环境工作时经常会受到外部干扰的影响,易导致常规SLAM算法定位失败,因此提高其鲁棒性是研究的关键。针对这一问题,提出一种改进的鲁棒SLAM算法,在应对外部干扰时,同时对系统状态的先验估计误差协方差和观测噪声协方差进行调整,从而得到更准确的定位结果。仿真实验结果表明,所提算法优于现有算法,在存在外部干扰的情况下能更有效地减小机器人定位误差。