一种基于标签多伯努利的位姿与地图交替更新的SLAM方法

本发明公开了一种基于标签多伯努利的位姿与地图交替更新的SLAM方法。针对复杂噪声与杂波环境下传统SLAM位姿漂移、数据关联困难及计算复杂度高的问题，本发明采用位姿与地图交替更新框架，将联合后验分解为位姿和地图的边缘后验分别估计；采用标签多伯努利滤波器对地图进行标签化管理，引入双层Gibbs采样约简数据关联假设数量，并采用协方差交叉融合整合多假设位姿估计。本发明可有效抑制位姿漂移，提高建图精度与实时性，适用于高杂波、低检测概率的复杂SLAM场景。