It can be seen from the simulation results that with the MOVEMENT of A的简体中文翻译

It can be seen from the simulation

It can be seen from the simulation results that with the MOVEMENT of AGV in a complex environment, the path prediction error and landmark prediction error become larger and larger, because of the accumulation of errors.Ekf-slam takes about 26 minutes, and the maximum deviation occurs in the Y-axis direction, which is about 0.6 meters.Ukf-slam takes about 30 minutes, and the maximum deviation occurs in the X-axis direction, which is about 0.12m.It can be seen from FIG. 5.9 and 5.10 that the error of UKE-SLAM is far less than that of EKF-SLAM. In the complex map environment, UKF-SLAM has a better adaptability than EKF-SLAM.The path deviation of the two algorithms mainly occurs in the path point corner. With the AGV motion, the error accumulates gradually, and the prediction of the path punctuation produces more and more errors, thus affecting the prediction of the motion path.
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从仿真结果可以看出,随着AGV在复杂环境中的运动,由于误差的累积,路径预测误差和界标预测误差变得越来越大.Ekf-slam耗时约26分钟,最大偏差发生在Y轴方向,约为0.6米; Ukf-slam耗时约30分钟,最大偏差发生在X轴方向,约为0.12m。5.9和5.10得出UKE-SLAM的误差远小于EKF-SLAM的误差。在复杂的地图环境中,UKF-SLAM比EKF-SLAM具有更好的适应性,两种算法的路径偏差主要发生在路径点拐角处。随着AGV运动,误差逐渐积累,路径标点的预测会产生越来越多的误差,
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从仿真结果看,由于误差的积累,在复杂环境下的AGV移动,路径预测误差和地标预测误差越来越大。Ekf-slam 大约需要 26 分钟,最大偏差发生在 Y 轴方向(约 0.6 米)。Ukf-slam 大约需要 30 分钟,最大偏差发生在 X 轴方向,约为 0.12m。从图5.9和5.10中可以看出,UKE-SLAM的错误远远小于EKF-SLAM的错误。在复杂的地图环境中,UKF-SLAM 比 EKF-SLAM 具有更好的适应性。两种算法的路径偏差主要发生在路径点角。随着AGV运动的发生,误差逐渐累积,路径标点符号的预测会产生越来越多的误差,从而影响运动路径的预测。
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从仿真结果可以看出,随着AGV在复杂环境中的运动,路径预测误差和路标预测误差越来越大,这是由于AGV在复杂环境中的累积造成的错误.Ekf-猛击大约需要26分钟,最大偏差出现在Y轴方向,大约是0.6米。Ukf-slam大约需要30分钟,最大偏差出现在X轴方向,约为0.12m,从图5.9和5.10可以看出,UKE-slam的误差远小于EKF-slam。在复杂的地图环境下,UKF-SLAM比EKF具有更好的适应性-砰的一声两种算法的路径偏差主要发生在路径角点处。随着AGV的运动,误差逐渐积累,路径标点的预测产生越来越多的误差,从而影响运动路径的预测。<br>
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