Resumen

La asociación de datos es uno de los problemas clave en la comunidad SLAM. Varios fallos en la asociación de datos pueden provocar que los resultados del SLAM sean divergentes. El rendimiento de la asociación de datos en SLAM se ve afectado tanto por los métodos de asociación de datos como por la información del sensor. Para mejorar el rendimiento de la asociación de datos en SLAM, se introducen dos medidas de gestión de la información de los sensores. Para la primera medida, se utiliza una estrategia de truncado de características limitadas, en lugar de todas las características coincidentes, para la actualización de la observación. Estas características se seleccionan en función de una variable de información. Esta estrategia de truncamiento se utiliza para reducir el efecto de las falsas características coincidentes. Para la otra medida, se diseña un mecanismo especial de rechazo de observaciones sospechosas. Cuando la pose prevista del robot es obviamente diferente de la pose actualizada del robot, se descarta toda la información del sensor observada en ese momento. El mecanismo de rechazo pretende eliminar la información accidental de los sensores. Los resultados experimentales indican que las medidas introducidas funcionan bien a la hora de mejorar la estabilidad de la asociación de datos en SLAM. Estas medidas son de extraordinario valor para aplicaciones SLAM reales.

• Materias:Redes de sensores Sensores inalámbricos Sensor inteligente Sensores electroquímicos Biosensores
• Subjects:Sensor networks Wireless sensors Intelligent sensor Electrochemical sensors Biosensors
• Palabras claves:información de sensores, slam, características, medidas, varios fallos de asociación de datos, rendimiento de la asociación de datos, información de sensores accidentales, métodos de asociación de datos, rendimiento de la asociación de datos, aplicaciones reales de slam
• Keywords:sensor information, slam, features, measures, several data association failures, data association performance, accidental sensor information, data association methods, data association performance, real slam applications