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刊名：机器人
发表时间：2012-04-01
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.
刊名：机器人
发表时间：2012-04-01
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.
刊名：机器人
发表时间：2009-03-01
摘要:
联合相容分支定界算法(JCBB)存在"计算复杂度高"等缺点.为了优化JCBB算法在准确度和计算复杂度方面的性能,对它进行了三处改进:一是采用互斥准则和最优准则来提高关联的准确度;二是根据机器人的位姿和传感器的测量范围将数据关联限定在局部可能区域中;三是自适应地进行分批数据关联.仿真实验结果表明,优化JCBB算法(OJCBB)在保证准确度的同时大大降低了计算复杂度.Victoria Park Dataset实验表明,OJCBB算法的数据关联结果是可信的,而且OJCBB算法的计算效率远远高于JCBB算法.
刊名：计算机工程与应用
发表时间：2009-07-01
摘要:
在多机器人同时定位与地图创建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)协同工作下,要求融合各机器人的特征子地图形成单一的公共地图,利用三角形相似性原理,实现SLAM定位中各机器人子地图的相互匹配.在机器人创建的地图中,依据路标位置相关的特征组成最小三角形,并通过三角形相似性原理对各机器人创建子地图进行相似性匹配,并记录相似三角形对应点匹配次数,最后彼此匹配次数最多的对应路标即为相关联的路标对.实验结果表明该方法是有效的,且鲁棒性强.
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