【摘 要】
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针对在常规Graph SLAM(simultaneous location and mapping)算法中后端优化无法高效排除错误闭环影响的问题,提出一种自适应的Graph SLAM鲁棒闭环算法.通过分析代价函数中尚
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针对在常规Graph SLAM(simultaneous location and mapping)算法中后端优化无法高效排除错误闭环影响的问题,提出一种自适应的Graph SLAM鲁棒闭环算法.通过分析代价函数中尚未确定的参数对优化过程的影响,根据迭代得到的最新信息,对这些参数进行更新,从而加快算法收敛速度,并对不同的数据集有很好的适应性.利用公开的数据集对算法进行实验,通过对比发现,在添加不同类型、不同数量的异常闭环条件下,本文算法对不同数据集具有良好适应性且收敛速度较快,证明了算法的有效性.
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