Abstract-The Extended Kalman Filter (EKF) har varit den faktiska inställningen till Sirnultanous Localization och Mapping (SLAM) pmblem för nästan lyfta Yean. EKF har dock två allvarliga brister som förhindrar att det fmm tillämpas på stora, verkliga miljöer: kvadratisk komplexitet och känslighet för fel i dataföreningen. FastSLAM, en alternativ metod baserad på bo-BlackweUized Partikelfilter, har visats l o skala logaritmiskt med antalet landmärken på kartan [lo]. Denna effektivitet gör att FastSLAM kan appliceras i miljöer som är mycket större än vad som skulle kunna hanteras av EKF. I detta dokument kommer vi att visa att FastSLAM också avsevärt överträffar EKF i miljöer med tvetydiga data association. De två algoritmernas prestanda jämförs på en verklig datauppsättning med olika nivåer av odomelriskt buller. Dessutom kommer vi att visa hur negativ inlormation kan införlivas i FastSLAM för att impregnera noggrannheten hos den &mated kartan.
I REF har författarna visat hur negativ information kan införlivas i FastSLAM, ett system som är alternativ till komplexet Extended Kalman Filter approach för robotlokalisering.
Simultaneous localization and mapping with unknown data association using FastSLAM
{'venue': '2003 IEEE International Conference on Robotics and Automation (Cat. No.03CH37422)', 'journal': '2003 IEEE International Conference on Robotics and Automation (Cat. No.03CH37422)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}