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对于移动机器人在实际环境中运行，必须正确执行本地化，映射和导航等基本任务。这些任务强烈依赖于对环境的充分感知，在某些情况下，由于场景的本质，某些传感器的运行有限，甚至两者兼而有之，这在某些情况下可能具有挑战性。移动机器人应该能够智能地识别和克服异常情况，以避免感觉故障。我们在这项工作中提出了一种基于贝叶斯网络的新方法，该方法可以自然地代表传感器之间的复杂关系，能够整合异质的知识来源，从而扣除感觉异常的存在，并通过使用可用信息从它们中恢复。高度计算成本由一种利用我们模型结构的新算法来解决。我们的建议已在几个模拟中进行了评估，并且还在使用移动机器人的真实环境中进行了测试。获得的结果表明，与其他现有方法相比，它可以达到更好的性能和准确性，同时增强了整个感觉系统的鲁棒性。
基于ICR的运动运动学，用于固定斜坡上的轮式滑动车辆*
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