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同时定位与建图（SLAM）是智能机器人实现真正自治的必要前提，是一个比单独研究定位或者建图更加困难的课题。该文将基于SUT变换的RBUKF滤波器应用于平面静态环境下的同时定位与建图算法，它能够在同样计算复杂度的情况下，避免基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）SLAM算法由于线性化误差大导致滤波器发散，从而出现建图错误的缺点。基于公共数据集的实验表明该方法估计的最终地图比EKF的方法精度高。