In order to compare the difference

In order to compare the difference between EKF-SLAM and UKF-SLAM algorithms, MATLAB is used to carry out simulation experiments on the two algorithms, and a comparative analysis is carried out through experiments.Experimental conditions: The LIdar is mounted on the AGV body, and the maximum measurement distance is 80m, the measurement resolution is 0.01m, the maximum measurement Angle is 180°, and the resolution is 1°.The measurement results were added into the Gaussian noise.The sampling period of measurement is 25ms.AGV speed is 0.5m/s, wheel spacing is 0.8m, and the maximum rotation Angle is 30°.The simulation experiment is divided into two parts: 150 landmark points are set near the 100m long linear path, and AGV travels along the linear path.Ekf-slam and UKF-SLAM were respectively used for simulation, and the actual and estimated AGV trajectory obtained were shown in Figure 5.3 and Figure 5.4.The error between the estimated trajectory and the actual trajectory is shown in Figure 5.5 and Figure 5.6.

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为了比较EKF-SLAM和UKF-SLAM算法之间的差异，使用MATLAB对这两种算法进行了仿真实验，并通过实验进行了比较分析。 实验条件：将LIdar安装在AGV车身上，最大测量距离为80m，测量分辨率为0.01m，最大测量角度为180°，分辨率为1°，将测量结果添加到高斯中测量采样周期为25ms，AGV速度为0.5m / s，轮距为0.8m，最大旋转角度为30°。 仿真实验分为两部分：在100m长的直线路径附近设置150个界标点，AGV沿直线路径行进，分别使用Ekf-slam和UKF-SLAM进行仿真，得出实际和估计的AGV轨迹如图5.3和图5.4所示。估计轨迹与实际轨迹之间的误差如图5.5和图5.6所示。

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为了比较EKF-SLAM算法和KJF-SLAM算法的区别，对两种算法进行了MATLAB的仿真实验，并通过实验进行了比较分析。 实验条件：LIdar安装在AGV主体上，最大测量距离为80m，测量分辨率为0.01m，最大测量角度为180°，分辨率为1°。测量结果被添加到高斯噪声中。测量的采样周期为 25ms。AGV转速为0.5m/s，车轮间距为0.8m，最大旋转角度为30°。 仿真实验分为两部分：在100米长的线性路径附近设置150个地标点，AGV沿线性路径移动。Ekf-slam 和 UKF-SLAM 分别用于仿真，实际和估计的 AGV 轨迹如图 5.3 和图 5.4 所示。估计轨迹与实际轨迹之间的误差如图 5.5 和图 5.6 所示。

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为了比较EKF-SLAM和UKF-SLAM算法的差异，利用MATLAB对两种算法进行了仿真实验，并通过实验进行了对比分析。 实验条件：激光雷达安装在AGV车体上，最大测量距离为80m，测量分辨率为0.01m，最大测量角度为180°，分辨率为1°，测量结果加入高斯函数中噪音。那个测量采样周期为25AGV女士速度为0.5m/s，轮距为0.8m，最大旋转角度为30°。 仿真实验分为两部分：在100m长的直线路径附近设置150个标志点，AGV沿直线行驶路径.Ekf-分别采用slam和UKF-slam进行仿真，得到的AGV的实际和估计轨迹如图5.3和图5.4所示。估计轨迹与实际轨迹之间的误差如图5.5和图5.6所示。

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