1D，2D，3D空间自由度下的运动参数的扩展Kalman滤波

资 源 简 介

实现了1D，2D，3D空间自由度下的运动参数的扩展Kalman滤波算法，文章2008 IROS Visual SLAM for 3D Large-Scale Seabed Acquisition Employing Underwater Vehicles的具体实现。

详 情 说 明

在这篇文章2008 IROS Visual SLAM for 3D Large-Scale Seabed Acquisition Employing Underwater Vehicles中，作者提出了一种扩展Kalman滤波算法，该算法能够在1D，2D和3D空间自由度下实现运动参数的估计。该算法的实现非常具体，可以在海底采集时使用水下机器人进行大规模的三维地图构建。为了达到更好的效果，算法还需要进行一些参数调整和优化。总体而言，这项研究为水下机器人的三维建图提供了新的思路和方法，对于海洋勘探和海底资源开发具有重要意义。