SLAM算法简介—1
机器人视觉导航中的SLAM算法分析
机器人视觉导航中的SLAM算法分析近年来，机器人技术的发展日新月异，机器人已经走出了工厂生产线，进入到了我们生活的各个领域。
机器人的发展离不开机器人导航技术，而机器人导航技术中的SLAM算法更是机器人发展的关键所在。
本文就来探讨一下机器人视觉导航中的SLAM算法。
一、什么是SLAM算法SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法是指同时进行地图构建和自身定位的技术，可以通过机器人感知环境的信息来进行定位和地图构建。
SLAM 算法主要包括两个部分，一个是机器人的运动轨迹的估计，另一个是环境地图的构建，这两个部分是同时进行的，因此称为“同时定位与地图构建”。
二、SLAM算法的应用SLAM算法在机器人导航领域有着广泛的应用。
其中，无人车和机器人自主导航是最主要的应用场景。
在无人车领域，为了实现自动驾驶功能，需要对车辆周围的环境进行实时地图构建和位置定位；在机器人自主导航中，机器人需要通过SLAM算法实时构建地图和自身位置，实现自主障碍物避障和路径规划。
三、SLAM算法的实现SLAM算法的实现主要包括离线SLAM和在线SLAM两种方式。
离线SLAM 通常是在图像采集结束后进行数据处理，生成完整的地图和运动路径。
相比之下，在线SLAM对实时性要求更高，采集的数据需要即时处理，机器人也必须根据处理的结果迅速作出相应的动作。
1. 基于激光雷达的SLAM算法激光雷达SLAM算法是一种实时性较高的在线SLAM算法，主要通过扫描激光雷达所能观察到的周围环境，获取周围环境与机器人相对位置，并生成实时的地图。
该算法通过激光雷达生成三维点云，进而在Planar中进行平面拟合，得到平面的参数，同时处理点云之间的关系，形成一个关键点云地图。
2. 基于视觉的SLAM算法视觉SLAM算法是一种离线SLAM算法，通过摄像头采集并分析图像，实现运动轨迹的估计和环境地图的构建。
该算法主要依靠图像特征的提取和匹配，通过检测图像中的特征点，并将其与前一帧图片的特征点匹配，从而估计出相机移动的轨迹和周围环境的地图。
几种SLAM算法的简要介绍的南京理工大学
g ( xk , uk ) xk
ˆk xk x
则可得到：
南京理工大学《机器人控制理论与技术》课程论文
ˆ x [ f (x ˆ x ] w ˆk , uk ) xk 1 k k k k k k ˆ x [g(x ˆ x ]v ˆk , uk ) H zk H k k k k k
P( k k ) I K( k ) H P( k k 1)
卡尔曼滤波适用范围： 准确已知的线性系统和量测方程；系统噪声和量测噪 声为互不相关的零均值高斯白噪声。
南京理工大学《机器人控制理论与技术》课程论文
Initial estimates for
Time Update(“Predict”)
( k k
x
k(
1 ) k(
) x
T
k( k
T
1)
（2）
后验估计:
x( k k
)
x
)
) x k k(
)
（3）
已知条件：初始状态估计及估计误差协方差分别为： 时间更新: x( k k 1) Ax( k 1 k 1) Bu( k 1)
x (11) 、 P(11)
(x i ,k 1 ) q k 1
W ic(x i k i
0
T x Q k 1 ˆk / k 1 )(x i ,k / k 1 x ˆk / k 1 )
（22）
ˆk 1 和 Pk 1 按前面的采样策略来计算Sigma 点集 xi ,k 1 同理， 利用 x ， （i 0,1..., L）
（4） 预测状态 （5）预测协方差
P( k k 1) AP( k 1 k 1) AT Q
机器人视觉导航中的SLAM算法应用教程
机器人视觉导航中的SLAM算法应用教程导语：随着人工智能技术的不断发展，机器人逐渐成为各个领域中不可或缺的工具。
机器人视觉导航是机器人实现自主移动和环境感知的关键技术之一。
而同样重要的是，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法的应用。
本篇文章将向大家介绍机器人视觉导航中的SLAM算法应用教程，帮助读者了解SLAM算法的原理和应用。
一、什么是SLAM算法SLAM，即同时定位与地图构建，是指在未知环境中，机器人实时地建立自身的地图，并通过自身感知的信息进行定位与路径规划。
SLAM算法是目前机器人自主导航和环境建模的基础。
SLAM算法的核心思想是通过传感器获取环境的感知信息，同时估计机器人自身的位置和姿态，从而实现对环境的建模和导航。
常用的传感器包括摄像头、激光雷达、超声波传感器等。
SLAM算法可以分为基于滤波和基于优化的方法。
滤波方法采用递推的方式在更新机器人位姿和地图，其中常用的滤波算法有扩展卡尔曼滤波（EKF）和粒子滤波（PF）。
优化方法则采用迭代优化的方式，通常使用最小二乘法进行参数优化，如图优化算法和非线性优化算法。
二、机器人视觉导航中SLAM算法的应用场景1. 室内导航机器人在未知的室内环境中实现自主移动和路径规划是目前SLAM算法的主要应用场景之一。
机器人通过摄像头或激光雷达等传感器获取环境的信息，通过SLAM算法实现自身位置和地图的实时更新，从而实现室内导航。
2. 建筑物巡检机器人用于建筑物的巡检和监控是SLAM算法的另一个重要应用场景。
机器人通过将建筑物的平面进行扫描并使用SLAM算法进行建图，可以实时检测建筑物的结构和安全问题，并提供状态反馈和报警。
3. 无人驾驶无人驾驶是SLAM算法的一个热门应用领域。
无人驾驶汽车通过激光雷达和摄像头等传感器获取道路和周围环境的信息，利用SLAM算法实时估计自身的位置和姿态，并规划行驶路径，从而实现自动驾驶。
slam实现方法
slam实现方法SLAM实现方法什么是SLAMSLAM，即Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建。
它是一种同时进行自主定位和地图建立的技术，通常用于无人机、自动驾驶和机器人等领域。
相关方法介绍基于视觉的SLAM方法基于视觉的SLAM方法主要利用摄像头获取环境信息，并通过图像处理和计算机视觉算法来实现同时定位和地图构建。
常用的方法包括：- 特征点法：通过提取图像中的特征点，利用这些特征点之间的匹配关系来计算相机的运动和地图的构建。
- 直接法：通过建立图像亮度的灰度残差模型，直接估计相机的运动和地图的构建。
- 深度学习法：利用深度学习的方法，通过训练神经网络来实现相机的定位和地图的构建。
基于激光的SLAM方法基于激光的SLAM方法主要利用激光雷达获取环境信息，并通过激光数据处理和SLAM算法来实现同时定位和地图构建。
常用的方法包括：- 自适应模型法：通过分析激光数据的反射特性，自适应地建立地图模型，同时进行定位。
- 点云拼接法：通过将多帧激光数据进行拼接，建立点云模型，同时进行定位。
- 分段匹配法：将激光数据进行分段匹配，利用匹配关系来计算相机的运动和地图的构建。
基于惯性传感器的SLAM方法基于惯性传感器的SLAM方法主要利用加速度计和陀螺仪等传感器来获取相机的运动信息，并通过滤波和融合算法来实现同时定位和地图构建。
常用的方法包括： - 扩展卡尔曼滤波法：通过预测和更新步骤，利用卡尔曼滤波算法来估计相机的位姿和地图的构建。
- 粒子滤波法：通过随机采样的方法，利用粒子滤波算法来估计相机的位姿和地图的构建。
- 单纯惯导法：通过积分惯性传感器的数据，估计相机的位姿变化，实现定位和地图构建。
结论SLAM是一种重要的技术，在无人机、自动驾驶和机器人等领域具有广泛应用。
基于视觉、激光和惯性传感器的SLAM方法都有各自的特点和适用场景，开发者可以根据具体应用需求选择合适的方法来实现SLAM。
SLAM
1.SLAM算法框架SLAM算法的核心分为三个步骤：1.预处理。
例如，对激光雷达原始数据所优化，剔除一些有问题的数据，或者进行滤波。
2.匹配。
也就是说把当前这一个局部环境的点云数据在已经建立地图上寻找到对应的位置。
3.地图融合。
将这一轮来自激光雷达的新数据拼接到原始地图当中，最终完成地图的更新。
细化来说，主要包含以下模块：•sensor data process•Visual Odometry，前端优化/定位，针对视觉SLAM•Backend(Optimization),后端/全局优化,例如GraphSLAM，Cartographer里的SPA •Mapping,常见有Matrix and Topologic map两种形式，各有优缺•Loop cloure detection,回环检测,进一步减少累计误差一个基本的基于激光雷达的SLAM系统流程如图1所示。
系统需要的采集信息包含激光雷达扫描信息和里程计信息（或者是IMU）。
然后利用卡尔曼滤波（EKF）等方法融合激光雷达扫描信息和里程计信息，得到环境地图。
常用的基于激光雷达的SLAM算法有Gmapping,hector SLAM,Cartographer。
图1Laser SLAM流程图2.Cartographer算法Cartographer，中文直译为建图者，是Google开源的一个ROS系统支持的2D和3D SLAM 库。
开发人员可以用这个库实现二维和三维定位及制图功能。
其SLAM算法结合了来自多个传感器（比如，LIDAR、IMU和摄像头）的数据，同步计算传感器的位置并绘制传感器周围的环境。
开源Cartographer还搭配有开源机器人操作系统(ROS)，使得该技术库更易于部署到机器人、无人驾驶、无人机等系统。
2.1Cartographer算法原理Cartographer的主要内容包含融合多传感器数据的局部submap创建和用于闭环检测的scan match策略的实现，系统框架如图4所示。
slam方案
slam方案随着人工智能技术的迅猛发展，同步定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）成为了当今研究的热点之一。
SLAM是指在未知环境中，通过一种自主构建地图的方法，同时实现机器人的定位，从而使机器人能够在未知环境中进行导航和路径规划。
本文将介绍SLAM方案的原理、应用以及其在实际场景中的挑战。
一、SLAM原理SLAM方案的核心原理是利用传感器获取环境信息，并结合机器人运动信息进行建图和定位。
具体来说，SLAM方案通常会使用激光雷达、相机、惯性测量单元（IMU）等传感器来获取环境信息和机器人的运动信息。
通过不断地采集传感器数据，SLAM方案可以根据机器人的移动轨迹和传感器数据估计机器人的位置，并构建出当前环境的地图。
SLAM方案的核心思想是建立一个由特征点或网格表示的地图。
在运动过程中，机器人根据传感器获取的新数据与已知的地图进行比对，通过最小化地图与实际观测之间的误差，更新地图的信息，并获得机器人的准确定位。
通过不断地迭代这个过程，SLAM方案可以实现高精度的定位和地图构建。
二、SLAM应用SLAM方案在许多领域都有重要应用，特别是在自动驾驶、无人机和机器人领域。
以下是SLAM方案应用的几个典型案例：1. 自动驾驶：自动驾驶汽车需要准确的定位和地图信息才能进行路径规划和导航。
SLAM方案可以通过激光雷达和相机等传感器获取车辆周围环境的信息，并实时更新地图和定位信息，为自动驾驶汽车提供精准的导航和避障能力。
2. 无人机导航：无人机需要在无人机导航系统中实时获取环境信息和定位信息，以进行精确的飞行控制。
SLAM方案可以将无人机配备的传感器数据与地面地图进行融合，实现无人机在未知环境中的自主飞行和避障。
3. 机器人路径规划：SLAM方案可以帮助机器人实现在未知环境中的路径规划。
机器人可以通过激光雷达和相机等传感器获取环境信息，实时更新地图和定位信息，并根据地图信息规划最优路径，实现自主导航和完成指定任务。
SLAM算法简介—1PPT学习课件
策。移动机器人根据外部或内部传感器获知环境信息来得到自身当前的 位置，这就是所谓的机器人定位问题，他是解决后两个问题的基础
➢ 我要去哪里？
为了完成自身的任务或命令，机器人必须知道它将要去哪里，在
实际应用中，它必须能识别目标，并确定目标的状态，值就是所谓的目
标定位。
西安
斯凯
➢ 我该怎么去？
智能 科技
有限
gy
尽管SLAM算法的理论已经有了很好的基础，但要将其运用于实 际应用中，特别是大型的非结构环境下的SLAM，仍有大量理论和实际问 题需要解决，主要包括： ➢ 不确定性处理
➢ 数据关联
➢ 计算复杂度
➢ 积累误差
➢ 地图表示法
西安 斯凯
智能
科技
有限
公司
Skye
Inte
llige
nce
Tech
nolo
图的估计误差强相关，在估计过程中必须保存这些状态之间的相关性
（即保存整个协方差矩阵P）来得到估计的一致性。这样，算法的空间
复杂度应为O（n2）(n为地图中路标的个数）。针对系统对计算机复杂度
的要求，为保证一致估计，每次测量后都必须对协方差矩阵P做更新操
作，时间复杂度为O(n3 ），利用观测阵的稀疏特性和静态路机器人的运动，卡尔曼滤波法根
据系统模型实现机器人位姿的预测，同时机器人根据系统观测模型获
得对环境特征的观测。预测特征和观测特征之间要进行数据关联匹配
处理，选择最佳匹配特征用于对机器人位姿的更新，候选匹配特征被
认为是对环境观测获得的新特征，用于对地图的增广。
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SLAM算法
SLAM算法引言。
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法是一种用于同时定位和建图的技术，它在无人驾驶、机器人导航和增强现实等领域有着广泛的应用。
随着计算机视觉和机器学习技术的不断发展，SLAM算法也在不断演进和改进。
本文将从传统的SLAM算法出发，介绍其基本原理和发展历程，然后探讨现代SLAM算法的发展趋势和应用前景。
传统SLAM算法。
传统的SLAM算法主要基于激光雷达、摄像头和惯性测量单元等传感器数据，通过特征点提取、匹配和优化等步骤来实现地图构建和定位。
其中，基于激光雷达的SLAM算法通常采用粒子滤波、扩展卡尔曼滤波或图优化等方法来实现定位和建图，而基于视觉的SLAM算法则主要依赖于特征点的跟踪和三维重建来实现定位和建图。
传统SLAM算法在实际应用中取得了一定的成果，但也存在着数据处理复杂、实时性差和鲁棒性不足等问题。
现代SLAM算法。
随着深度学习和神经网络技术的兴起，现代SLAM算法开始引入深度学习模型来提高地图构建和定位的精度和鲁棒性。
例如，基于深度学习的SLAM算法可以利用卷积神经网络来提取特征点和描述子，使用循环神经网络来实现时序信息的建模，或者通过生成对抗网络来实现地图的增量更新和修正。
这些技术的引入使得SLAM算法在复杂环境下的定位和建图能力得到了显著提升，同时也为SLAM算法的实时性和鲁棒性带来了新的可能性。
SLAM算法的发展趋势。
未来，随着传感器技术的不断进步和计算能力的提升，SLAM算法将迎来更加广阔的发展空间。
一方面，基于多传感器融合的SLAM算法将成为发展的重点，不仅可以利用激光雷达、摄像头和惯性测量单元等传感器数据，还可以引入声纳、毫米波雷达和超宽带等传感器数据，从而实现对复杂环境的更加准确的定位和建图。
另一方面，基于深度学习和神经网络的SLAM算法将继续发展，不仅可以利用现有的深度学习模型来提高定位和建图的精度和鲁棒性，还可以进一步探索新的深度学习模型和算法，以应对更加复杂和动态的环境。
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同步定位与地图构建（SLAM或 Simultaneous localization and mapping）是一种概念：希望机器 人从未知环境的未知地点出发，在运动过程中通过重复观测到的地图 特征（比如，墙角，柱子等）定位自身位置和姿态，再根据自身位置 增量式的构建地图，从而达到同时定位和地图构建的目的。 定位：机器人必须知道自己环境中的位置 建图：机器人必须记录环境中特征的位置 SLAM:机器人在定位的同时建立环境地图
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2016/9/20
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粒子滤波器的基础是序贯重要性采样，是通过Monte Carlo仿真 来实现递推贝叶斯滤波技术。基于粒子滤波器的SLAM方法中心思想 是将SLAM问题分解为机器人的定位和路标集合的估计两个子问题来 进行求解。算法将粒子滤波器和卡尔曼滤波器结合起来，利用粒子滤 波器进行位姿的估计，而路标位置的估计利用卡尔曼滤波器来实现， 每个不同路标采用独立的滤波器。 步骤： 1.采用新位姿，扩展对机器人路径的后验估计； 2.更新观测路标估计； 3.计算采集权值，进行重采样处理。
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2016/9/20
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真正完全自主的机器人要求地图创建与定位必须能够在线计算， 因而对计算复杂度的要求是非常苛刻的。而同时定位与地图创建中因为 是机器人与特征目标之间的相对检测，所以机器人位姿的估计误差与地 图的估计误差强相关，在估计过程中必须保存这些状态之间的相关性 （即保存整个协方差矩阵P）来得到估计的一致性。这样，算法的空间 复杂度应为O（n2）(n为地图中路标的个数）。针对系统对计算机复杂度 的要求，为保证一致估计，每次测量后都必须对协方差矩阵P做更新操 作，时间复杂度为O(n3 ），利用观测阵的稀疏特性和静态路标的特点， 时间复杂度可降为O（n2）,这样仍然不能满足大规模地图构建和实时导 航的需要。因此，研究如何降低SLAM的算法复杂度具有积极意义。
事实上，同时定位与地图创建的困难在于系统无处不在的不确 定性，机器人本身机械性能或未知外力造成的不确定性将导致运动估计 出现误差，观测的不确定性将导致校正失败，更不必说动态环境中的环 境不确定性。如何处理不确定性，尽量减少各种客观存在的不确定性引 起的误差是同时定位与地图穿件的关键，也是各种算法的精髓。
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主要缺点： 粒子数匮乏，即样本贫化，是指随着迭代次数增加，粒子丧失多 样性的现象。 因此，研究如歌降低样本贫化对SLAM的影响，对提高定位和地 图创建的精度具有重大意义。
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2016/9/20
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基于期望极大化算法的SLAM解决方案，将地图创建转化 为基于机器人运动和感知模型概率约束条件下的最大相似度估 计问题，求得机器人位姿的最大后验概率估计。由于EM估计只 能求取局部的极大值，在应用中常用迭代算法，每次对位姿进 行修正，知道达到最大值，地图创建的结果是一个个逐渐增进 的地图。 步骤： E-步：根据先验地图信息估计机器人后验概率密度函数； M-步：目的是根据E-步的最优估计，求取传感器量测的最 大似然估计，以创建新的最大相似地图。
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2016/9/20
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SLAM定义 机器人主要解决的问题 实现方法 标题四
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2016/9/20
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我在什么地方？ 机器人必须知道自身所处的位置才能为下一步的动作做出相应的决 策。移动机器人根据外部或内部传感器获知环境信息来得到自身当前的 位置，这就是所谓的机器人定位问题，他是解决后两个问题的基础 我要去哪里？ 为了完成自身的任务或命令，机器人必须知道它将要去哪里，在 实际应用中，它必须能识别目标，并确定目标的状态，值就是所谓的目 标定位。 我该怎么去？ 一旦机器人知道了它在那里和将要去那里，那么它必须寻找一条既 不碰到障碍物又能顺利完成工作任务的最优路径，即路径规划问题。
尽管SLAM算法的理论已经有了很好的基础，但要将其运用于实 际应用中，特别是大型的非结构环境下的SLAM，仍有大量理论和实际问 题需要解决，主要包括： 不确定性处理 数据关联 计算复杂度 积累误差 地图表示法
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2016/9/20
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尽管EM算法比KF算法具有更好的收敛性，但EM算法是局部离线最 优方法，算法时间复杂度随时间递增，在M-步最优计算中存在高维求解 难的问题，制约了其在大规模环境下的应用。 因此，可在这方面进行深入的研究，以改进EM算法，提高SLAM 系统性能。
卡尔曼滤波器法 粒子滤波器法 期望极大化（EM）法
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2016/9/20
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该原理最先由Smith等人首先提出，利用包含机器人位姿向量和 环境特征向量的增广向量表示空间环境，讲机器人运动与环境特征的 关系描述为两个非线性模型即机器人运动模型和观测模型。机器人控 制信号输入到系统运动模型中，实现机器人的运动，卡尔曼滤波法根 据系统模型实现机器人位姿的预测，同时机器人根据系统观测模型获 得对环境特征的观测。预测特征和观测特征之间要进行数据关联匹配 处理，选择最佳匹配特征用于对机器人位姿的更新，候选匹配特征被 认为是对环境观测获得的新特征，用于对地图的增广。
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SLAM定义 机器人主要解决的问题 实现方法 关键问题
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目前，基于几何特征的环境地图表示法，由于具有存储空间简 约、直观、易于实现等优点，是SLAM研究中应用最广泛的表示方法。然 而SLAM问题属于超多维问题，当移动机器人运动空间较大时，随着机器 人不断的进行环境特征提取，环境特征数目将达到上百甚至上千个数量 级，这对计算机存储和处理提出了更高的要求。另一种常用的环境描述 法是基于网格的地图表示法，但它同样受到环境规模和栅格分辨率的影 响：分辨率低对于环境的表示精度降低，分辨率高、环境地图大则内存 的消耗量大，特别是对三维地图尤为明显。
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同时定位与地图创建中的误差主要来自三个方面：观测误差、 里程计的误差和错误的数据关联带来的误差。当机器人在已知地图的环 境中进行定位时，机器人可以通过观察位置已经的特征标志对里程计的 误差进行补偿，每次观测使机器人的位置误差趋向于观测误差与特征标 志的位置误差之和。然而在同时定位与地图创建中，由于机器人的位置 和环境中的特征标志的位置都是未知的，观测信息不能有效的纠正里程 计误差，机器人位置误差的增大将导致错误的数据关联，从而增大特征 标志的位置误差，反过来，特征标志的误差有将增大机器人位置误差。 因此，机器人的位置误差与特征标志的位置误差密切相关，它 们之间的相互影响使机器人和特征标志的位置估计产生累计误差，难以 保证地图的一致性。
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2016/9/20
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SLAM定义 机器人主要解决的问题 实现方法 关键问题
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2016/9/20
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数据关联是对两个特征标志进行匹配，确定它们是否对应环境 中的同一特征，数据关联不准确将导致滤波器发散。同时定位与地图创 建过程中数据关联主要完成两个任务：新环境特征的检测和特征匹配。 虽然目标跟踪、传感融合等领域，数据关联已经得到较好的解决，但这 些方法的计算量大，不能满足同时定位与地图创建的实时要求。目前常 采用的数据关联方法是最近邻法（Nearest Neighbor,NN）,该方法简单， 但对距离很近的两个特征，算法容易导致关联不准确。近年来关于数据 关联的研究逐渐增加，相继提出了基于联合兼容性测试的数据关联方法、 基于几何关系的数据关联方法等。而基于概率的方法巧妙地绕过数据关 联问题，但非常高昂的计算代价不利于其在大规模环境下应用。
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