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摘要 - 在Wobot机器人的定位中，由于电磁波衰减或由于水浊度而导致的光相机，它不能依靠传感器（例如GPS）。声纳对这些问题免疫，因此尽管空间和时间分辨率较低，它们仍被用作水下导航的替代方案。单光声声纳是传感器，其主要输出为距离。与Kalman滤波器（例如Kalman滤波器）结合使用时，这些距离读数可以纠正通过惯性测量单元获得的本地化数据。与多光束成像声纳相比，单光束声纳廉价地集成到水下机器人中。因此，本研究旨在开发使用单光声声和基于压力的深度传感器的低成本定位解决方案，以纠正使用卡尔曼过滤器的静止折线线性定位数据。从实验中，每个自由度的单束声纳能够纠正本地化数据，而无需复杂的数据融合方法。索引术语 - Kalman过滤器，本地化，声纳，内部机器人
使用单束...
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