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SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）即实时定位与地图创建是移动机器人导航的关键技术。要求机器人在一个完全未知的环境中从一个未知的位置出发，利用传感器对环境的观测递增地建立环境的导航地图，同时根据已建立的地图同步确定自己的位置。
针对使用扩展卡尔曼滤波（EKF）进行环境地图的创建对线性系统效果较好而对非线性系统的线性化受误差影响较大的问题，提出一种基于对Kinect采集到的环境数据和迭代扩展卡尔曼滤波（IEKF）算法的室内环境三维地图创建。该方法使用成本较低的Kinect传感器获取深度数据然后结合IEKF实现摄像头轨迹预测，最后利用最近点迭代（ICP）算法对深度图像进行配准得到室内环境三维点云图。实验结果表明，IEKF算法与传统的EKF算法相比，得到的轨迹更平滑、误差更小，同时所得到的三维点云图更加光滑。该方法实现了三维地图构建，较为实用，效果较好。
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