For the problem of poor stability, because the higher-order term is no的简体中文翻译

For the problem of poor stability,

For the problem of poor stability, because the higher-order term is not ignored, the calculation accuracy of nonlinear distribution statistics is high.In the case of external interference, the traditional Kalman filtering algorithm will lead to a sharp increase in error, but the error will gradually decrease with the continuous observation to update the state, so the algorithm does not need to consider the problem of external interference.The traditional UKF-SLAM algorithm does not consider the influence of external interference. Therefore, when external interference occurs, the UKF-SLAM algorithm will lead to much less uncertainty in the prediction than the real situation, thus reducing the prediction accuracy and robustness of SLAM.In order to reduce the impact of external interference on SLAM algorithm, the algorithm with the maximum incremental expected value is adopted to detect external interference.
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对于稳定性差的问题,由于不忽略高阶项,因此非线性分布统计的计算精度较高,在外部干扰的情况下,传统的卡尔曼滤波算法会导致误差急剧增加,但是随着状态的不断更新,误差会逐渐减小,因此该算法无需考虑外部干扰问题。传统的UKF-SLAM算法没有考虑外部干扰的影响。因此,当发生外部干扰时,UKF-SLAM算法比实际情况导致的预测不确定性要小得多,从而降低了SLAM的预测精度和鲁棒性。为了减少外部干扰对SLAM算法的影响,
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对于稳定性差的问题,由于不忽略高阶词,非线性分布统计的计算精度较高。在外部干扰的情况下,传统的卡尔曼滤波算法会导致误差的急剧上升,但随着连续观测状态的更新,误差会逐渐减少,因此算法无需考虑外部干扰的问题。传统的 UKF-SLAM 算法不考虑外部干扰的影响。因此,当发生外部干扰时,UKF-SLAM算法在预测中的不确定性将比真实情况少得多,从而降低S拉猛的预报精度和鲁棒性。为了减少外部干扰对S分网算法的影响,采用具有最大增量预期值的算法来检测外部干扰。
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对于稳定性差的问题,由于不忽略高阶项,非线性分布统计的计算精度较高高。在在外界干扰的情况下,传统的卡尔曼滤波算法会导致误差急剧增加,但随着观测值的不断更新,误差会逐渐减小,因此算法不需要考虑外部的问题干扰。那个传统的UKF-SLAM算法没有考虑外界干扰的影响。因此,当外部干扰发生时,UKF-SLAM算法预测的不确定性将大大低于实际情况,从而降低了预测的精度和鲁棒性猛击为了减少外界干扰对SLAM算法的影响,采用最大增量期望值算法检测外部干扰。<br>
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