The 12 references with contexts in paper KeKe Gen, N. Chulin A., К. Гэн, Н. Чулин А. (2016) “Алгоритм локальной ассоциации данных SLAM на основе улучшенного муравьиного алгоритма // Algorithm of Particle Data Association for SLAM Based on Improved Ant Algorithm” / spz:neicon:technomag:y:2015:i:0:p:340-355

1
Бенжамин Е.Ф. Возможности для увеличения точности позиционирования по технологии одновременного позиционирования и картографии (SLAM): пат. 8751151 США. 2014. 48 c. [Benjamin E.F. Opportunities to increase the accuracy of positioning technologies simultaneously positioning and mapping (SLAM): pat. 8751151 United States.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=1554
    Prefix
    Ключевые слова: алгоритм SLAM, хаотическое возмущение, улучшенный муравьиный алгоритм, расстояние Махаланобиса, евклидовое расстояние Введение В настоящее время беспилотные летательные аппараты (БПЛА) используются достаточно широко и разнообразно, но, в основном, при управлении с пульта оператора. Алгоритм SLAM
    Exact
    [1-3]
    Suffix
    (Simultaneous localization and mapping – одновременная локализация и картографирование), позволяющий прогнозировать положение и скорость, а также соотношения параметров полета и координат ориентиров и препятствий в неизвестной среде, является одним из ключевых подходов для осуществления автономного полета БПЛА.

2
14. 48 p.]. 2. Bailey T., Nieto J., Guivant J., Stevens M., Nebot E. Consistency of the EKF-SLAM algorithm // 2006 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. IEEE Publ., 2006. P. 3562-3568. DOI: 10.1109/IROS.2006.281644
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=1554
    Prefix
    Ключевые слова: алгоритм SLAM, хаотическое возмущение, улучшенный муравьиный алгоритм, расстояние Махаланобиса, евклидовое расстояние Введение В настоящее время беспилотные летательные аппараты (БПЛА) используются достаточно широко и разнообразно, но, в основном, при управлении с пульта оператора. Алгоритм SLAM
    Exact
    [1-3]
    Suffix
    (Simultaneous localization and mapping – одновременная локализация и картографирование), позволяющий прогнозировать положение и скорость, а также соотношения параметров полета и координат ориентиров и препятствий в неизвестной среде, является одним из ключевых подходов для осуществления автономного полета БПЛА.

3
Bailey T., Durrant-Whyte H. Simultaneous localization and mapping (SLAM): Part II // IEEE Robotics & Automation Magazine. 2006. Vol. 13, no. 3. P. 108-117. DOI: 10.1109/MRA.2006.1678144
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=1554
    Prefix
    Ключевые слова: алгоритм SLAM, хаотическое возмущение, улучшенный муравьиный алгоритм, расстояние Махаланобиса, евклидовое расстояние Введение В настоящее время беспилотные летательные аппараты (БПЛА) используются достаточно широко и разнообразно, но, в основном, при управлении с пульта оператора. Алгоритм SLAM
    Exact
    [1-3]
    Suffix
    (Simultaneous localization and mapping – одновременная локализация и картографирование), позволяющий прогнозировать положение и скорость, а также соотношения параметров полета и координат ориентиров и препятствий в неизвестной среде, является одним из ключевых подходов для осуществления автономного полета БПЛА.

4
Rasmussen C., Hager G.D. Probabilistic data association methods for tracking complex visual objects // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2001. Vol. 23, no. 6. P. 560-576. DOI: 10.1109/34.927458
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=2647
    Prefix
    Таким образом, алгоритм ассоциация данных оказывает важное влияние на точность и надежность алгоритма SLAM. В последние годы было предложено много способов ассоциаций данных для алгоритма SLAM. Например, алгоритмы ICN (Individual Compatibility Neighbor – Индивидуальной Совместимости Соседа)
    Exact
    [4]
    Suffix
    и ICNN (Individual Compatibility Nearest Neighbor – Индивидуальной Совместимости Ближайшего Соседа) [5] имеют высокую скорость расчёта и просты в реализации, но не учитывают корреляцию между ориентирами.

5
Guivant J.E., Nebot E.M. Optimization of the simultaneous localization and map-building algorithm for real-time implementation // IEEE Transactions on Robotics and Automation. 2001. Vol. 17, no. 3. P. 242-257.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=2751
    Prefix
    Например, алгоритмы ICN (Individual Compatibility Neighbor – Индивидуальной Совместимости Соседа) [4] и ICNN (Individual Compatibility Nearest Neighbor – Индивидуальной Совместимости Ближайшего Соседа)
    Exact
    [5]
    Suffix
    имеют высокую скорость расчёта и просты в реализации, но не учитывают корреляцию между ориентирами. Из-за этого правильность и надежность ассоциации не достаточно высока, что может приводить к расхождению алгоритма SLAM.

6
Neira J., Tardós J.D. Data association in stochastic mapping using the joint compatibility test // IEEE Transactions on Robotics and Automation. 2001. Vol. 17, no. 6. P. 890-897. DOI: 10.1109/70.976019
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=3074
    Prefix
    Из-за этого правильность и надежность ассоциации не достаточно высока, что может приводить к расхождению алгоритма SLAM. Алгоритмы JCBB (Joint Compatibility Branch and Bound – Совместной Совместимости Ветвей и Границ)
    Exact
    [6]
    Suffix
    и MHT (Multiple Hypothesis Tracking – Отслеживания Нескольких Гипотез) [7] имеют высокую точность и надежность, но их вычислительная сложность резко увеличивается с увеличения количества ориентиров, поэтому они не могут быть применены к окружающей среде с большим количеством ориентиров.

7
Davey S.J. Simultaneous localization and map building using the probabilistic multihypothesis tracker // IEEE Transactions on Robotics. 2007. Vol. 23, no. 2. P. 271-280. DOI: 10.1109/TRO.2007.892235
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=3147
    Prefix
    Из-за этого правильность и надежность ассоциации не достаточно высока, что может приводить к расхождению алгоритма SLAM. Алгоритмы JCBB (Joint Compatibility Branch and Bound – Совместной Совместимости Ветвей и Границ) [6] и MHT (Multiple Hypothesis Tracking – Отслеживания Нескольких Гипотез)
    Exact
    [7]
    Suffix
    имеют высокую точность и надежность, но их вычислительная сложность резко увеличивается с увеличения количества ориентиров, поэтому они не могут быть применены к окружающей среде с большим количеством ориентиров.

8
Sun F., Wang T., Lu W. A data association method based on simulate anneal arithmetic for mobile robot SLAM // 2008 IEEE International Conference on Automation and Logistics (ICAL 2008). IEEE Publ., 2008. P. 425-430. DOI: 10.1109/ICAL.2008.4636189
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=3440
    Prefix
    Ветвей и Границ) [6] и MHT (Multiple Hypothesis Tracking – Отслеживания Нескольких Гипотез) [7] имеют высокую точность и надежность, но их вычислительная сложность резко увеличивается с увеличения количества ориентиров, поэтому они не могут быть применены к окружающей среде с большим количеством ориентиров. Для решения задачи ассоциации применялись также алгоритмы оптимизации
    Exact
    [8]
    Suffix
    , в том числе целочисленного программирования [9], а также теория графов [10]. Задачу ассоциации данных SLAM можно представить как задачу оптимизации [8]. Одним из широко используемых алгоритмов оптимизации является муравьиный алгоритм, обладающий свойствами положительной обратной связи и возможностью параллельного поиска, из-за чего этот алгоритм может быть использован для решения

  2. In-text reference with the coordinate start=3587
    Prefix
    Для решения задачи ассоциации применялись также алгоритмы оптимизации [8], в том числе целочисленного программирования [9], а также теория графов [10]. Задачу ассоциации данных SLAM можно представить как задачу оптимизации
    Exact
    [8]
    Suffix
    . Одним из широко используемых алгоритмов оптимизации является муравьиный алгоритм, обладающий свойствами положительной обратной связи и возможностью параллельного поиска, из-за чего этот алгоритм может быть использован для решения задачи ассоциации данных SLAM.

9
Zhang S., Xie L., Adams M. An efficient data association approach to simultaneous localization and map building // The International Journal of Robotics Research. 2005. Vol. 24, no. 1. P. 49-60. DOI: 10.1177/0278364904049251
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=3487
    Prefix
    Tracking – Отслеживания Нескольких Гипотез) [7] имеют высокую точность и надежность, но их вычислительная сложность резко увеличивается с увеличения количества ориентиров, поэтому они не могут быть применены к окружающей среде с большим количеством ориентиров. Для решения задачи ассоциации применялись также алгоритмы оптимизации [8], в том числе целочисленного программирования
    Exact
    [9]
    Suffix
    , а также теория графов [10]. Задачу ассоциации данных SLAM можно представить как задачу оптимизации [8]. Одним из широко используемых алгоритмов оптимизации является муравьиный алгоритм, обладающий свойствами положительной обратной связи и возможностью параллельного поиска, из-за чего этот алгоритм может быть использован для решения задачи ассоциации данных SLAM.

10
Bailey T., Nebot E.M., Rosenblatt J.K., Durrant-Whyte H.F. Data association for mobile robot navigation: A graph theoretic approach // 2000 Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA'00). Vol. 3. IEEE Publ., 2000. P. 2512-2517. DOI: 10.1109/ROBOT.2000.846406
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=3513
    Prefix
    Нескольких Гипотез) [7] имеют высокую точность и надежность, но их вычислительная сложность резко увеличивается с увеличения количества ориентиров, поэтому они не могут быть применены к окружающей среде с большим количеством ориентиров. Для решения задачи ассоциации применялись также алгоритмы оптимизации [8], в том числе целочисленного программирования [9], а также теория графов
    Exact
    [10]
    Suffix
    . Задачу ассоциации данных SLAM можно представить как задачу оптимизации [8]. Одним из широко используемых алгоритмов оптимизации является муравьиный алгоритм, обладающий свойствами положительной обратной связи и возможностью параллельного поиска, из-за чего этот алгоритм может быть использован для решения задачи ассоциации данных SLAM.

11
Карпенко А.П., Синяговская О.А. Глобальная оптимизация методом биогеографии // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2013. No 10. С. 373398. DOI: 10.7463/1013.0605836
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=7548
    Prefix
    совместимости (IC) MEFij, где 1 i ji ji j T ME FE FE FvS v   – расстояние Махаланобиса между наблюдаемым ориентиром iE и ориентиром jF в пространстве совпадения; ijEFv– расстояния между ориентирами по результатам измерений; S– ковариационная матрица измерений;  – заданный порог ассоциации. 2.2 Муравьиный алгоритм Работу известного муравьиного алгоритма
    Exact
    [11,12]
    Suffix
    можно описать, рассмотрев поведение муравья, движущегося от муравейника в поисках пищи. Изначально муравей движется в случайном направлении. Если муравей находит пищу, то он возвращается к муравейнику, помечая пройденный путь специальным химическим веществом – феромоном.

12
Карпенко А.П., Чернобривченко К.А. Мультимемеевая модификация гибридного муравьиного алгоритма непрерывной оптимизации HCIAC // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2012. No 9. С. 261-296. DOI: 10.7463/0912.0470529
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=7548
    Prefix
    совместимости (IC) MEFij, где 1 i ji ji j T ME FE FE FvS v   – расстояние Махаланобиса между наблюдаемым ориентиром iE и ориентиром jF в пространстве совпадения; ijEFv– расстояния между ориентирами по результатам измерений; S– ковариационная матрица измерений;  – заданный порог ассоциации. 2.2 Муравьиный алгоритм Работу известного муравьиного алгоритма
    Exact
    [11,12]
    Suffix
    можно описать, рассмотрев поведение муравья, движущегося от муравейника в поисках пищи. Изначально муравей движется в случайном направлении. Если муравей находит пищу, то он возвращается к муравейнику, помечая пройденный путь специальным химическим веществом – феромоном.