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摘要：聯(lián)合相容分支定界算法（JCBB)存在“計算復雜度高”等缺點。為了優(yōu)化JCBB算法在準確度和計算復雜度方面的性能，對它進行了三處改進：一是采用互斥準則和最優(yōu)準則來提高關聯(lián)的準確度；二是根據(jù)機器人的位姿和傳感器的測量范圍將數(shù)據(jù)關聯(lián)限度在局部可能區(qū)域中；三是自適應地進行分批數(shù)據(jù)關聯(lián)。仿真實驗結果表明，優(yōu)化JCBB算法（OJCBB）在保證準確度的同時大大降低了計算復雜度。Victoria Park Dataset實驗表明，OJCBB算法的數(shù)據(jù)關聯(lián)結果是可信的，而且OJCBB算法的計算效率遠遠高于JCBB算法。 下載全文 |
SLAM問題的一種優(yōu)化數(shù)據(jù)關聯(lián)算法.pdf
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