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基于前视声纳的AUV同时定位与地图构建
：AUV 要实现在未知环境中的自主导航，SLAM 理论与方法是最有潜力的途径之一。本文采用前视声纳扫描水下环境，采用数字图像处理的方法对环境的声纳图像进行特征提取，并使用最邻近数据关联算法（NNF）实现数据关联，应用EKF SLAM 进行水下机器人的姿态估计与环境中障碍物特征的地图构建。仿真结果表明，主动成像声纳可以成功地应用于AUV 在未知环境中的自主导航；另外，通过对比点特征和线特征对AUV 运行轨迹的影响，我们发现参照分布合理的点特征AUV 能够更加精确地进行同时定位。
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