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公开(公告)号：CN113532416A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110594903.7
申请日：2021-05-28
Applicant: 河南应用技术职业学院
Abstract: 本发明公开了一种基于抗差秩卡尔曼滤波的轮式机器人状态估计方法及自主导航方法，旨在解决现有的SLAM技术无法处理非线性不确定系统、导航定位精度不高的技术问题。本发明中抗差秩卡尔曼滤波‑SLAM自主导航方法对于轮式机器人的系统模型是否是高斯分布没有要求，且当量测数据的噪声统计受未知环境影响不准确时具有更强的鲁棒性和导航定位精度，有利于提高轮式机器人在未知环境中的定位与建图的精度。
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公开(公告)号：CN113722665A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110615904.5
申请日：2021-06-02
Applicant: 河南应用技术职业学院
Abstract: 本发明公开了一种多重自适应快速弱敏容积卡尔曼滤波方法及其在金融市场模型中的应用。本发明将多重渐消因子引入到快速弱敏容积卡尔曼滤波中，有效地解决了金融市场微结构模型价格预测过程中受模型参数不确定的影响导致预测精度下降的问题，不但提高了金融市场微结构模型价格预测的精度，而且减少了运算时间，提升了预测结果的时效性。
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公开(公告)号：CN113532416B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202110594903.7
申请日：2021-05-28
Applicant: 河南应用技术职业学院
Abstract: 本发明公开了一种基于抗差秩卡尔曼滤波的轮式机器人状态估计方法及自主导航方法，旨在解决现有的SLAM技术无法处理非线性不确定系统、导航定位精度不高的技术问题。本发明中抗差秩卡尔曼滤波‑SLAM自主导航方法对于轮式机器人的系统模型是否是高斯分布没有要求，且当量测数据的噪声统计受未知环境影响不准确时具有更强的鲁棒性和导航定位精度，有利于提高轮式机器人在未知环境中的定位与建图的精度。
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