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內容簡介： 本书详细阐述基于先进滤波技术的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与建图）算法，以提高水下机器人在复杂环境下的导航精度和稳定性。通过对“曲线”型管道检测定位和新型滤波算法的研究，为水下机器人技术的发展提供理论支持和实践指导。并且通过仿真实验和案例分析，展示算法在实际水下导航中的应用效果，为工程技术人员提供参考。 理论创新：系统地介绍基于扩展滤波和超球面分布采样的平方根容积卡尔曼滤波（SS-SRCKF）算法，填补现有文献在该领域的空白。 实践指导：通过仿真实验和案例分析，展示算法在实际水下导航中的应用效果，为工程技术人员提供参考。 学术交流：为相关领域的研究人员提供一个系统的学习和研究平台，促进学术交流和技术进步。 推动应用：随着海洋开发和水下作业需求的不断增加，海底航行器的自主导航与定位技术成为研究热点。然而，海底环境复杂多变，存在信号干扰、初始状态估计精度低以及系统鲁棒性差等问题，这些问题严重制约了海底航行器的性能。本专著旨在针对这些挑战，提出并详细阐述基于先进滤波技术的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与建图）算法，以提高海底航行器在复杂环境下的导航精度和稳定性。通过对“曲线”型管道检测定位和新型滤波算法的研究，本专著将为水下机器人技术的发展提供理论支持和实践指导。 關於作者： 王丹丹，现任淮南师范学院机械与电气工程学院副教授。2016年12月毕业于哈尔滨工程大学导航、制导与控制专业，并获得工学博士学位。

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