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一种基于蚁群算法的SLAM数据关联方法
一种基于蚁群算法的SLAM数据关联方法 第29卷第1期
2009年1月
计算机应用
JournalofComputerApplications

文章编号:1001—9081(2009)O1—0136—03
一
种基于蚁群算法的SLAM数据关联方法
曾文静,张铁栋,徐玉如,姜大鹏
(哈尔滨工程大学水下机器人国防重点实验室,哈尔滨150001) (******@)
摘要:针对SLAM的数据关联问题,
优化问题,通过利用蚁群算法解决组合优化问题的优势,结合JML关联理论,将蚁群算法应用于选择量测和特征的关联
,建立了基于蚁群算法的数据关联模型,
结果表明,所提方法在保证关联效率的前提下有效地降低了运算时间,是一种解决SLAM数据关联的可行算法.
关键词:同时定位与地图构建;数据关联;联合最大可能性;蚁群算法 中图分类号::A
Dataassociationmeth0dOfSLAMbasedonantcolonyalgorithm
ZENGWen-jing,ZHANGTie-dong,XUYu—ru,JIANGDa—peng (TheKeyLaboratoryofUnderwaterVehicle,HarbinEngi~enngUniversity,HarbinHeilong
fiang150001,China)
Abstract:AnewdataassociationalgorithmbasedonAntColonyAlgorithm(ACA)wasproposedtodealwiththedata
associationproblemforSimultaneousLocalizationAndMapping(SLAM).UsingtheadvantagesofACAinresolvingthe
problemofcombinationandoptimization,theproblemofdataassociationwastransformedintocombinationaloptimization
problemandtheantcolonyalgorithmwasusedtoassociatethemeasurementsandfeaturestogetherwithJointMaximum
Likelihood(JML),thepresented


withtheproblemondataassociationofSLAM.
Keywords:SimultaneousLocalizationAndMapping(SLAM);dataassociation;JointMaximumLikelihood(JML);Ant
ColonyAlgorithm(ACA)
0引言
数据关联是同时定位与地图构建(Sinmhaneous
LocalizationAndMapping,SLAM)问题中的关键技术之一….
在SLAM的数据关联中,当新的量测与现有地图特征进行关
联后,所确定的关联关系就难以得到修正,而不正确的关联关
系常常会导致地图特征估计的发散以及特征定位的不准确,
因此数据关联算法对SLAM的精确性和可行性有重要影响,
对其进行研究是十分必要的.
最大可能性算法(ML)是SLAM数据关联问题的解决方
法之一,算法通过计算特征量测与预测位置接近的可能性,从
,但在
系统位置不确定以及环境不确定度增大时,正确关联率迅速 ,近来又提出了联合最大可能性算 法(Joint