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摘要:
"最近邻算法"(NN)是,SLAM领域中广泛使用的一种数据关联算法,它的优点是计算复杂度低,其缺点是关联准确度易受环境影响.为提高"最近邻算法"对环境的鲁棒性,对其进行两处改进:一是从所有观测值之间的相关性出发,消除所有观测值配对结果之间的干涉情况;二是采用多帧观测数据的关联结果动态滤除观测特征中的伪特征.此外,根据机器人的位姿和传感器的有效量程将数据关联限定在局部可能区域中,从而极大地提高了算法的计算效率.仿真和实际实验结果表明,提出的"动态联合最近邻算法"(DJNN)在准确度和计算复杂度方面的性能都很好,具有极强的应用价值.
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文献信息
篇名 动态联合最近邻算法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 同时定位与地图创建 数据关联 最近邻算法 准确度 计算复杂度
年,卷(期) 2010,(2) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 359-365
页数 7页 分类号 TP24
字数 6926字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张浩峰 南京理工大学计算机科学与技术学院 24 247 10.0 14.0
2 赵春霞 南京理工大学计算机科学与技术学院 177 2193 25.0 36.0
3 周武 浙江师范大学职业技术学院 11 101 5.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
同时定位与地图创建
数据关联
最近邻算法
准确度
计算复杂度
研究起点
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研究分支
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引文网络交叉学科
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