高不确定场景更精准
通过几何不确定性建模与紧耦合融合，在感知不确定性高的场景中实现更精准、稳健的状态估计。
Hongkai, Zhang · 杜亮 · Hu, Zhengtao · Bao, Sheng · Liang, Zhao · 袁建军
IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 2026
对点、线、面特征分别建模几何不确定性，在优化中自动赋予可靠约束更高权重，从而在退化场景中保持精度。
采用带不确定性参数的累积更新方法，避免重复的参数计算，从而减少系统内存占用。
在多种公开数据集上与最先进方法对比，结果表明在高感知不确定性场景下具有更高的精度和鲁棒性。