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In this project, the algorithm impr
In this project, the algorithm improves UKF-SLAM and increases the process of interference detection. By expanding the system state variance, the uncertainty of AGV or road sign prediction is increased, so as to improve the accuracy of SLAM prediction.The process of interference detection and state variance bloat was added between UKF-SLAM data association and system status update process.Since external interference detection and state variance inflation are introduced before the system state update, the algorithm can respond quickly within the period when the interference occurs.
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在该项目中，该算法改进了UKF-SLAM，并增加了干扰检测的过程。通过扩大系统状态方差，增加了AGV或路标预测的不确定性，从而提高了SLAM预测的准确性。UKF-SLAM数据关联与系统状态更新过程之间增加了干扰检测和状态方差膨胀的过程。由于在系统状态更新之前引入了外部干扰检测和状态方差膨胀，因此该算法可以在发生干扰的时间内快速做出响应。
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本项目改进了 UKF-SLAM，增加了干扰检测过程。通过扩大系统状态方差，提高了AGV或路标预测的不确定性，提高了SVS.预测的准确性。在 UKF-SLAM 数据关联和系统状态更新过程中添加了干扰检测和状态方差膨胀的过程。由于在系统状态更新之前引入外部干扰检测和状态方差膨胀，算法可以在发生干扰时快速响应。
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在本课题中，该算法对UKF-SLAM进行了改进，增加了干扰检测的过程。通过扩展系统状态方差，增加了AGV或路标预测的不确定性，从而提高击球的准确性预测在UKF-SLAM数据关联和系统状态更新之间增加了干扰检测和状态方差膨胀的过程过程。因为在系统状态更新前引入外部干扰检测和状态方差膨胀，该算法能在干扰发生的时间内快速响应。<br>
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