EKF SLAM 在低噪声测量下使用来自机器人的模拟数据 EKF 状态由机器人姿态和地标位置组成。机器人能够成功地关闭循环并纠正地标估计位置
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使用扩展卡尔曼滤波器的用于自身位置估计的操作确认算法
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使用扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 进行传感器融合定位
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卡尔曼滤波器 GPS（蓝线：实际轨迹。蓝点：GPS 信号，红线：估计轨迹）
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EKF SLAM 扩展卡尔曼滤波slam的matlab算法
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基于invariant EKF 的 SLAM 机器人状态估计
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使用扩展卡尔曼滤波器在 MATLAB 中生成的 SLAM 模拟。该实现从激光扫描匹配和车轮里程计生成两个运动估计
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使用粒子滤波器进行自我位置估计的操作检查算法
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基于扩展卡尔曼滤波器ekf的 SLAM
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使用 ROS + Arduino + LIDAR 的 SLAM 自主机器人
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在 ROS 和 Gazebo 中使用激光雷达和 RGBD 相机的 RTAB-Map SLAM
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基于扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 和 UWB 传感器和摄像头的无人机定位
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使用粒子滤波器实时估计车辆的位置和方向
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无人机定位与导航
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使用Realsense深度相机从点云进行目标检测和3D姿态估计
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《车规级激光雷达OusterOS0-64》
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使用 MATLAB 进行姿态估计（扩展卡尔曼滤波器，MPU9250）
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移动自主机器人中的传感器融合| IMU+车轮里程计
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使用贝叶斯滤波器 matlab 代码的测量估计
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使用基于传感器融合的扩展卡尔曼滤波器进行对象跟踪
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使用 Gazebo、Rviz、Hector SLAM 和 Octomap 在 ROS 中进行无人机自主导航、2D 和 3D 映射
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INS/GPS 导航系统上的扩展卡尔曼滤波器在 1:100 IMU/GPS 融合比下在线演示 EKF 完整估计性能
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