模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2009, Vol. 22 Issue (2): 263-269    DOI:
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一种改进的稀疏扩展信息滤波SLAM算法*
郭剑辉,赵春霞
南京理工大学 计算机科学与技术学院 南京 210094
An Improved SLAM Algorithm with Sparse Extended Information Filters
GUO Jian-Hui, ZHAO Chun-Xia
College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094

全文: PDF (609 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 如何得到精确一致的稀疏信息矩阵是稀疏扩展信息滤波同时定位与地图创建(SLAM)算法的关键.在对相关性进行详细深入分析的基础上,提出一种改进的信息矩阵稀疏规则.该规则利用稀疏时刻的观测信息,从全局上保留了与机器人相关性最强的特征.在不增加计算负担的情况下,提高算法的精度及一致性.最后,通过大量的Monte-Carlo仿真实验,验证该方法的有效性.
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郭剑辉
赵春霞
关键词 稀疏扩展信息滤波(SEIF)同时定位与地图创建(SLAM)稀疏规则相关性    
Abstract:How to achieve a sparse information matrix exactly is a key issue in sparse extended information filter (SEIF) simultaneous localization and map building (SLAM). A sparsification rule is put forward based on the deep analysis of correlation. The rule can utilize observation information of sparsification time, observe the correlation globally and reserve the features with the strongest correlation. The precision and consistency of the algorithm are improved without an increase of computational burden. Results of Monte-Carlo simulation experiments indicate the validity of the improved algorithm.
Key wordsSparse Extended Information Filter (SEIF)    Simultaneous Localization and Map Building (SLAM)    Sparsification Rule    Correlation   
收稿日期: 2007-08-27     
ZTFLH: TP24  
基金资助:国家863计划资助项目(No.2006AA04Z238)
作者简介: 郭剑辉,男,1983年生,博士研究生,主要研究方向为模式识别、机器人自主导航、信息融合等.E-mail: dafeel2002@yahoo.com.cn.赵春霞,女,1964年生,教授,博士生导师,主要研究方向为模式识别、图像处理、人工智能和机器人等.
引用本文:   
郭剑辉,赵春霞. 一种改进的稀疏扩展信息滤波SLAM算法*[J]. 模式识别与人工智能, 2009, 22(2): 263-269. GUO Jian-Hui, ZHAO Chun-Xia. An Improved SLAM Algorithm with Sparse Extended Information Filters. , 2009, 22(2): 263-269.
链接本文:  
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