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为解决粒子滤波SLAM中存在的计算效率高及粒子退化造成的估计精度低等问题, 结合精确稀疏滞后状态信息滤波估计精度高以及精确稀疏扩展信息滤波计算效率高的优点, 将两者混合应用于粒子滤波SLAM算法中,
对粒子滤波算法的原理和应用进行综述.首先针对非线性非高斯系统的状态滤波问题,阐述粒子滤波的原理;然后在分析采样-重要性-重采样算法基础上,讨论粒子滤波算法存在的主要问题和改进手段;最后从概率密度函数的
电子-第4讲UKF滤波算法.pdf,综合电子技术四轴飞行器|飞控
实用标准文案 一个应用实例详解卡尔曼滤波及其算法实现 标签 算法 filtermatlabalgorithm 优化工作 2012-05-14 10:48 75511 人阅读 评论 (25) 收藏 举报
根据matlab卡尔曼滤波算法仿真.pdf
粒子滤波的SLAM算法，唐羽，马小平，本文首先对移动机器人的同时定位与地图创建问题进行了阐述，继而讨论了移动机器人在室内未知环境下的SLAM问题，在分析粒子滤波算��
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迭代滤波插值算法，张燕，程永强，提出了基于迭代滤波的CFA插值算法。该算法分为两个步骤:首先采用边缘检测插值算法进行初始插值，然后对初始插值得到的图像进行迭��
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