One is that the AGV itself is subject to external interference, which 的简体中文翻译

One is that the AGV itself is subje

One is that the AGV itself is subject to external interference, which is caused by the following reasons: The AGV posture changes greatly due to the action of external forces;When the AGV meets obstacles or water on the ground, the wheels slip, so that the data read from the speedometer cannot truly reflect its motion state;The INERTIAL measurement unit sends a fault and reads the wrong data.Another kind of situation is that the road sign is subject to external interference, leading to the main reasons for this kind of situation are: (1) the action of external forces led to the change of the position of the road sign;(2) The observation sensor failed to read the wrong data.An improved UKF-SLAM algorithm is proposed to solve the problem of external interference affecting SLAM prediction accuracy.On the basis of UKF-SLAM algorithm, the process of interference detection and system state variance inflation is added to determine whether the predicted and observed data are consistent with the inconsistent performance of nearby observations, and it is used for the detection of external interference.When the existence of external interference is detected, the uncertainty of different types of external interference is enlarged by expanding the system state covariance matrix, which makes the system state converge to the truth value quickly and improves the prediction accuracy and robustness of the algorithm
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原因之一是AGV本身受到外部干扰,其原因如下:由于外力的作用,AGV姿势发生了很大变化;当AGV遇到障碍物或地面上的水时,车轮打滑,因此从车速表读取的数据不能真正反映其运动状态;惯性测量单元发送故障并读取错误的数据。<br>另一种情况是路标受到外界干扰,导致这种情况的主要原因是:(1)外力的作用导致路标位置的改变;(2)观察传感器无法读取错误的数据。<br>提出了一种改进的UKF-SLAM算法来解决外部干扰影响SLAM预测精度的问题。在UKF-SLAM算法的基础上,增加了干扰检测和系统状态方差膨胀的过程,以确定预测数据和观测数据是否一致。当检测到外部干扰的存在时,通过扩展系统状态协方差矩阵,扩大了不同类型外部干扰的不确定性,使得系统的协方差矩阵能够与附近观测结果不一致。系统状态快速收敛到真值,提高了算法的预测精度和鲁棒性
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一是AGV本身受到外部干扰,其原因如下:由于外力作用,AGV姿态变化很大;当AGV在地面上遇到障碍物或水时,车轮会滑动,因此从测速仪读取的数据无法真实反映其运动状态;惯性测量单元发送故障并读取错误数据。<br>另一种情况是路标受到外部干扰,导致造成这种情况的主要原因有:(1)外力作用导致路标位置发生变化;(2)观测传感器未能读取错误数据。<br>提出了一种改进的 UKF-SLAM 算法,以解决影响 SLAM 预测精度的外部干扰问题。在 UKF-SLAM 算法的基础上,添加了干扰检测过程和系统状态方差膨胀,以确定预测和观测数据是否与附近观测值的不一致性能一致,并用于检测外部干扰。当检测到外部干扰存在时,通过扩展系统状态协方差矩阵,放大了不同类型的外部干扰的不确定性,使系统状态快速收敛到真实值,提高了算法的预测准确性和鲁棒性
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一是由于AGV本身受到外界干扰,这是由于以下原因造成的:由于外力的作用,AGV的姿态变化很大;当AGV遇到地面障碍物或水时,车轮打滑,车速表读取的数据不能真实反映其运动状态;惯性测量单元发送故障并读取错误的数据。<br>另一种情况是路标受到外界干扰,导致这种情况的主要原因是:(1)外力作用导致路标位置发生变化;(2)观测传感器未能读取错误数据。<br>针对外界干扰影响SLAM预测的问题,提出了一种改进的UKF-SLAM算法准确。开UKF-SLAM算法的基础,增加了干扰检测和系统状态方差膨胀过程,以确定预测和观测数据是否与附近观测值的不一致性能一致,并用于外部检测干扰。什么时候检测到外部干扰的存在,通过扩展系统状态协方差矩阵,增大了不同类型外部干扰的不确定性,使系统状态快速收敛到真值,提高了算法的预测精度和鲁棒性<br>
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