多源融合更准
该算法改进了传统分散协作定位的测量更新过程以跟踪机器人间相关性，并通过在线验证模块增强系统鲁棒性，不局限于特定测量模型。
Wang, Dongjia · Huaiyuan, Qi · 廉保旺 · Liu, Yangyang · Houbing, Song
IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 2023
在真实世界数据集上平均ARMSE为0.68米，比传统DCL算法精度提升34%。
算法框架分散且不局限于特定测量模型，可适配多种传感器配置。
增加的在线验证模块用于验证多源估计，增强多机器人定位系统的鲁棒性。