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摘要
针对传统因子图优化方法（FGO）中量测协方差矩阵不准确带来状态估计精度下降问题，提出了一种基于滑动窗的自适应因子图优化方法（SWAFGO），将滑动窗技术应用到量测协方差矩阵的估计，利用滑动窗内的残差序列估计协方差矩阵。与传统的使用单点残差的自适应因子图方法（SRAFGO）相比，所提出方法不需要误差模型的先验知识，而且充分利用了历史残差数据，因此性能上有较大的提升。仿真实验和KITTI数据实验结果表明，在无先验知识条件下，所提出方法能够较准确地估计出量测协方差矩阵，且相较于SRAFGO方法位置估计精度提升12%。
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