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在移动机器人姿态估计过程中，由于难以建立准确的系统模型，导致参数量测不准确。采用一种自适应卡尔曼滤波器，通过加入遗忘因子的方式改变滤波器对状态估计的信任程度，改善了系统中噪声统计模型不准确对测量结果的影响。仿真结果表明，当经验知识不足导致建立姿态测量模型不准确时，自适应卡尔曼滤波器的滤波效果优于传统卡尔曼滤波器，提高了姿态信号的估计精度。