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In questo paper1 descriviamo l'algoritmo combinata Kalman-Information Filter SLAM (CF SLAM), una combinazione giudiziosa di Kalman esteso (EKF) e informazione Filtri esteso (FEI) che possono essere utilizzati per eseguire SLAM altamente efficiente in ambienti di grandi dimensioni. CF SLAM è sempre più efficiente di qualsiasi altro algoritmo EKF o FEI: aggiornamenti del filtro possono essere eseguite in a partire da O (LOGN) O (LOGN) rispetto O (n2) O (n2) per Mappa Partecipare SLAM, O (n ) O (n) per Divide and Conquer (D u0026 amp; C) SLAM, e la Sparse locale mappa secondaria Partecipare Filter (SLSJF). Nel peggiore dei casi, aggiornamenti vengono eseguiti in O (n) O (n) per CF SLAM rispetto O (n2) O (n2) per tutti gli altri. Studiamo anche un problema spesso trascurato in algoritmi SLAM computazionalmente efficienti: associazione dati. In situazioni in cui solo informazioni geometriche incerte è disponibile per l'associazione di dati, CF SLAM è efficiente come D u0026 amp; C SLAM, e molto più efficiente di Map Unirsi SLAM o SLSJF. Se le informazioni alternativa è disponibile per l'associazione di dati, come ad esempio texture in SLAM visiva, CF SLAM supera tutti AirMax-9243 Nike Air Max 90 Uomo Rosso Nero Grigio Bianco gli altri algoritmi. In situazioni di grandi dimensioni, entrambi gli algoritmi basati su filtri informazioni estese, CF SLAM e SLSJF, evitare il calcolo della matrice Italia AirMax-5043 Air Max 90 Uomo Bianco Nero Grigio di covarianza completa e quindi richiedono meno memoria, ma ancora CF SLAM è il computazionalmente più efficiente. Entrambe le simulazioni ed esperimenti con il set di dati Victoria Park, il dataset DLR, e un esperimento utilizzando stereo visivo sono utilizzati per illustrare i vantaggi dei algoritmi ', anche per quanto riguarda le alternative non di filtraggio, come Isam, il Treemap e tettonica SAM.
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