SLAM for Dummies 数据关联中的问题

本文探讨了在机器人导航中遇到的地标识别与关联问题及解决方案。重点介绍了如何通过设定地标出现次数阈值来提高地标关联的准确性,并使用最近邻方法进行地标匹配。此外,还讨论了如何利用欧几里得距离计算地标间的相似度。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

问题:

你可能无法在每个时间步重新观察地标
你可能观察到某物当作地标,但无法再次看到它
你可能错误地把一个地标关联到先前看到的地标

解决方法:

第一个规则:某个landmark出现N次后才被认为有效。

最近邻方法

  • 当你获得一个新的激光扫描,使用landmark extraction提取所有可见的landmarks
  • 关联每个提取的landmark到最近的(数据库中我们已经看见超过N次的)landmark
  • 每一对关联(提取的landmark,数据库中的landmark)通过一个有效确认域.
    1. 如果关联对通过有效确认域,它一定是我们已经重新观察到的同一个landmark,所以在数据库中增加我们看见它的次数。
    2. 如果关联对未通过有效确认域,在数据库中添加这个landmark作为一个新landmark,并设置我们看见它的次数为1

计算最近landmark的最简单方法是计算欧几里得距离,其他方法包括计算马氏距离(更好但更复杂)。
在RANSAC算法中landmark通常离得很远,故适合使用欧几里得距离。

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