智能车SLAM中一种快速联合数据关联算法
数据关联是智能车同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)中的一个难点问题.为了快速准确获得数据关联结果,结合连续兼容最近邻(sequential compatibility nearest neighbor,SCNN)算法简单易实现和联合兼容分支定界(joint compatibility brarch and bound,JCBB)算法最优理念强的优点,提出了一种快速联合数据关联(fast joint data association,FJDA)算法.该算法首先在局部地图中采用SCNN数据关联算法处理所有的观测-特征对,得到关联结果;其次判断关联结果的准确性,若关联出错,则采用具有噪声的基于密度的聚类方法(density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN)对当前时刻的观测量进行分组,然后在每一小组中采用JCBB算法进行数据关联,最终将每一小组的关联解融合得到最终的关联结果.通过仿真实验对提出的算法、SCNN算法以及JCBB算法的性能进行了比较,结果表明提出的关联算法实时性强,准确度高.
同时定位与建图、局部地图、快速联合数据关联算法、密度聚类算法
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U461;TP273(汽车工程)
北京市属高等学校人才强教计划资助项目038000543117004;北京市教育委员会基金资助项目JJ002790200802
2018-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
521-528
