一种优化的联合极大似然SLAM数据关联方法

• 作者: 张国良 张璐 徐君 敬斌
• 来源期刊: 机器人
• 关键词: 同时定位与地图创建(SLAM) 遗传算法 联合极大似然(JML) 数据关联
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 492-497,504
• 分类号: TP242
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1218.2012.00492

摘要

提出一种将联合极大似然方法(JML)和遗传算法相结合解决SLAM数据关联问题的方法,简称GAJML.该方法采用“关联门”缩小数据关联的解空间范围,提高搜索效率；利用数据关联解的联合极大似然值作为适应度值,种群的初始化采用了自适应策略以提高算法计算速度.与单匹配最近邻(ICNN)和JML方法的对比实验表明该方法相比于ICNN方法耗时增加很少实时性好,数据关联正确率接近JML准确度高,并能够有效克服闭环问题引起的定位累积误差增长.