项目一选作一,有些小毛病

/*        
02.* Copyright (c) 2012, 烟台大学计算机学院         
03.* All rights reserved.         
04.* 作    者:徐汉玉     
05.* 完成日期:2012 年 11 月 1日            
06.* 版 本 号:v1.0         
07.* 输入描述:无    
08.* 问题描述:wan  shu   
09.* 程序输出:求和结果    
10.* 问题分析:(用for语句来完成任务和用sum表示,初始值设置为0;加数用i表示,每次循环sum=sum+i,和i=i+2,算出结果    
11.* 算法设计:略 
*/  
  #include <iostream>     
using namespace std;    
int main()    
{    
    double a,sum=0,i;
	cout<<"请输入数值"<<endl;
	for(i=1;i<=20;i++){
	 cin>>a;
	 cout<<"+"<<'\t';
	sum=sum+a;
	}
	cout<<"算数的和是"<<sum<<endl;
	return 0;
}

运行结果:

 













内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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