According to the simulation results

According to the simulation results, the maximum error of the two algorithms is in the Y-axis direction. Ekf-slam takes about 19 minutes and the maximum error is about 1.57m, while UKF-SLAM takes about 21 minutes and the maximum error is about 0.8m.During the operation of these two algorithms, due to the continuous accumulation of errors, the AGV prediction path gradually deviates from the real path.However, ukF-SLAM in straight line path prediction than EKF-SLAM error value is smaller.It can be seen that UKF-SLAM has better accuracy than EKF-SLAM

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根据仿真结果，两种算法的最大误差在Y轴方向。Ekf-slam耗时约19分钟，最大误差约为1.57m，而UKF-SLAM耗时约21分钟，最大误差约为0.8m。在这两种算法的操作过程中，由于误差的不断积累， AGV预测路径逐渐偏离实际路径，但是在直线路径预测中ukF-SLAM比EKF-SLAM误差值要小，可以看出UKF-SLAM的精度要比EKF-SLAM更好

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根据仿真结果，两种算法的最大误差为Y轴方向。Ekf-slam 大约需要 19 分钟，最大误差约为 1.57 米，而 UKF-SLAM 大约需要 21 分钟，最大误差约为 0.8 米。在这两种算法的运行过程中，由于误差的不断积累，AGV预测路径逐渐偏离真实路径。然而，ukF-SLAM在直线路径预测比EKF-SLAM误差值要小。可以看到， Ukf - slam 的精度比 Ekf - slam 更好

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仿真结果表明，两种算法的最大误差在Y轴方向。Ekf slam耗时约19分钟，最大误差约1.57m；UKF-slam耗时约21分钟，最大误差约0.8m。在这两种算法的运行过程中，由于误差的不断累积，AGV预测路径逐渐偏离实际路径。但是直线路径预测中的ukF SLAM大于EKF-SLAM错误值小一点。它可见，UKF-SLAM比EKF-SLAM具有更好的精度<br>

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