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摘要:
针对机器人同时定位与地图创建(SLAM)中的数据关联问题,基于FastSLAM提出一种多假设数据关联方法,采用动态阈值滤波方法确定每个观测的可能数据关联解,结合多假设数据关联方法和 FastSLAM方法,将 FastSLAM的权重与多数据关联假设数据关联的后验概率乘积构成新的粒子权重,用 FastSLAM 的重采样进行假设组合的关联树剪枝,实现多假设数据关联。实验结果表明,与JCBB方法相比,该方法能修正错误的数据关联,提高机器人定位和建图的精度。
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文献信息
篇名 优化的多假设FastSLAM数据关联方法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 机器人 同时定位与地图创建 联合相容性检验 多假设数据关联 门限滤波 动态阈值
年,卷(期) 2013,(10) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 156-161
页数 6页 分类号 TP311
字数 4967字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.10.033
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
机器人
同时定位与地图创建
联合相容性检验
多假设数据关联
门限滤波
动态阈值
研究起点
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研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
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