【摘 要】
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重定位技术是机器人在已有SLAM地图的环境中依靠自身传感器重新获得定位信息的关键技术。几何约束分枝定界重定位（GcBB）算法是一种有效的方法，但是其存在计算速度慢的缺点。针对
【机 构】
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无锡职业技术学院控制技术学院,无锡商业职业技术学院机电技术学院,中国电子科技集团公司第二十八研究所
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重定位技术是机器人在已有SLAM地图的环境中依靠自身传感器重新获得定位信息的关键技术。几何约束分枝定界重定位（GcBB）算法是一种有效的方法，但是其存在计算速度慢的缺点。针对GCBB算法的不足，从两个方面对其进行改进：一是采用分组方式进行数据关联：二是结合传感器探测范围在局部区域中选择特征进行数据关联。仿真结果表明，所提出的快速几何约束分枝定界重定位（FGCBB）算法能够正确实现重定位，且计算复杂度与观测数目两者之间服从线性关系，当处理观测数目较多的问题时，FGCBB的计算效率明显优于GCBB算法。
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