【摘 要】
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数据关联是移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)中状态估计的前提和基础,针对当前联合兼容分支定界算法存在计算复杂度高、耗时长的问题,提出了基于高斯混合模型(GMM)最大期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61773027);北京市教育委员会科技计划重点项目(KZ201610005010);北京市自然科学基金项目(4174083)资助~~
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数据关联是移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)中状态估计的前提和基础,针对当前联合兼容分支定界算法存在计算复杂度高、耗时长的问题,提出了基于高斯混合模型(GMM)最大期望聚类分组的SLAM数据关联算法.首先,为减少同一时刻参与关联的观测值数目,在局部区域内采用GMM最大期望聚类算法对当前时刻的观测值进行分组;其次,在各观测小组中采用联合兼容分支定界算法进行数据关联;最后,综合各观测小组的观测值同局部地图特征得到的关联解,得到最优的关联结果.仿真实验结果表明,基于高斯混合模型最大期望聚类分组的SLAM数
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