一种多假设联合相容SLAM数据的关联方法

作者：徐伊岑; 曹小兵; 郭剑辉

来源：实验室研究与探索, 2020, 39(11): 54-70.

• 同时定位与地图创建
• 多假设跟踪
• 联合相容分枝定界
• 数据关联

针对复杂环境下移动机器人同时定位与地图创建(SLAM)中的数据关联问题,提出了一种多假设联合相容分枝定界算法(MHJCBB)。该算法结合了多假设跟踪(MHT)算法与联合相容分支定界(JCBB)算法的优点,利用在关联时保留的多个联合相容关联假设形成多个机器人航迹假设分支。定义了航迹假设分支的评价函数,根据评价函数计算结果进行剪枝,将机器人航迹限制在一定范围内,以减小计算量,并输出得分最高的航迹假设分支。不同测量误差条件下的数据关联试验结果表明,与经典的最邻近(NN)算法、JCBB算法相比,MHJCBB算法能够获得更准确的关联结果。

• 单位
  无锡职业技术学院; 无锡商业职业技术学院; 南京理工大学