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同步定位和测绘（SLAM）是构建或更新一个未知环境的地图，同时跟踪一个代理人在其中的位置的计算问题。虽然这最初似乎是一个鸡生蛋蛋生鸡的问题，但有几种已知的算法可以解决这个问题，至少是近似解决，在某些环境下是可行的。流行的近似解决方法包括粒子过滤器、扩展卡尔曼过滤器、协方差交叉和GraphSLAM。SLAM算法是基于计算几何和计算机视觉的概念，并被用于机器人导航、机器人测绘和虚拟现实或增强现实的里程测量。
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机器人代写|SLAM代写机器人导航代考|Joint Compatibility Branch and Bound
If multiple observations are gathered per control, the maximum likelihood approach will treat each data association decision as a independent problem. However, because data association ambiguity is caused in part by robot pose uncertainty, the data associations of simultaneous observations are correlated. Considering the data association of each of the observations separately also ignores the issue of mutual exclusion. Multiple observations cannot be associated with the same landmark during a single time step.
Neira and Tardos [68] showed that both of these problems can be remedied by considering the data associations of all of the observations simultaneously, much like the Local Map Sequencing algorithm does. Their algorithm, called Joint Compatibility Branch and Bound (JCBB), traverses the Interpretation Tree [35], which is the tree of all possible joint correspondences. Different joint data association hypotheses are compared using joint compatibility, a measure of the probability of the set of observations occurring together. In the EKF framework, this can be computed by finding the probability of the joint innovations of the observations. Clearly, considering joint correspondences comes at some computational cost, because an exponential number of different hypotheses must be considered. However, Neira and Tardos showed that many of these hypotheses can be excluded without traversing the entire tree.
机器人代写|SLAM代写机器人导航代考|Combined Constraint Data Association
Bailey [1] presented a data association algorithm similar to JCBB called Combined Constraint Data Association (CCDA). Instead of building a tree of joint correspondences, CCDA constructs a undirected graph of data association constraints, called a “Correspondence Graph”. Each node in the graph. represents a candidate pairing of observed features and landmarks, possibly determined using a nearest neighbor test. Edges between the nodes represent joint compatibility between pairs of data associations. The algorithm picks the set of joint data associations that correspond to the largest clique in the correspondence graph. The results of JCBB and CCDA should be similar, however the CCDA algorithm is able to determine viable data associations when the pose of the robot relative to the map is completely unknown.
Scan matching $[54]$ is a data association method that based on a modified version of the Iterative Closest Point (ICP) algorithm [4]. This algorithm alternates between a step in which correspondences between data are identified, and a step in which a new robot path is recovered from the current correspondences. This iterative optimization is similar in spirit to Expectation Maximization (EM) [17] and RANSAC [27]. First, a locally consistent map is built using scan-matching $[39]$, a maximum likelihood mapping approach. Next, observations are matched between different sensor scans using a distance metric. Based on the putative correspondences, a new set of robot poses is derived. This alternating process is iterated several times until some convergence criterion is reached. This process has shown significant promise for the data association problems encountered in environments with very large loops.
机器人代写|SLAM代写机器人导航代考|Multiple Hypothesis Tracking
Thus far, all of the data association algorithms presented all choose a single data association hypothesis to be fed into an EKF, or approximate EKF algorithm. There are a few algorithms that maintain multiple data association hypotheses over time. This is especially useful if the correct data association of an observation cannot be inferred from a single measurement. One such approach in the target tracking literature is the Multiple Hypothesis Tracking or MHT algorithm [77]. MHT maintains a set of hypothesized tracks of multiple targets. If a particular observation has multiple, valid data association
interpretation s, new hypotheses are created according to each hypothesis. In order to keep the number of hypotheses from expanding without bound, heuristics are used to prune improbable hypotheses from the set over time.
Maintaining multiple EKF hypotheses for SLAM is unwieldy because each EKF maintains a belief over robot pose and the entire map. Nebot et al. [67] have developed a similar technique that “pauses”. map-building when data association becomes ambiguous, and performs multi-hypothesis localization using a particle filter until the ambiguity is resolved. Since map building is not performed when there is data association ambiguity, the multiple hypotheses are over robot pose, which is a low-dimensional quantity. However, this approach only works if data association ambiguity occurs sporadically. This can be useful for resolving occasional data association problems when closing loops, however the algorithm will never spend any time mapping if the ambiguity is persistent.
SLAM代写
机器人代写|SLAM代写机器人导航代考|Joint Compatibility Branch and Bound
如果每个控制收集多个观察值，最大似然方法会将每个数据关联决策视为一个独立问题。然而，由于数据关联模糊部分是由机器人姿态不确定性引起的，因此同时观察的数据关联是相关的。分别考虑每个观测值的数据关联也忽略了互斥问题。在单个时间步长内，多个观测值不能与同一个地标相关联。
Neira 和 Tardos [68] 表明，这两个问题都可以通过同时考虑所有观察结果的数据关联来解决，就像局部地图排序算法一样。他们的算法称为联合兼容性分支定界 (JCBB)，它遍历解释树 [35]，它是所有可能的联合对应的树。使用联合兼容性来比较不同的联合数据关联假设，联合兼容性是一组观测值一起发生的概率的度量。在 EKF 框架中，这可以通过找到观察的联合创新的概率来计算。显然，考虑联合对应需要一些计算成本，因为必须考虑指数数量的不同假设。然而，
机器人代写|SLAM代写机器人导航代考|Combined Constraint Data Association
Bailey [1] 提出了一种类似于 JCBB 的数据关联算法，称为组合约束数据关联 (CCDA)。CCDA 不是构建联合对应树，而是构建数据关联约束的无向图，称为“对应图”。图中的每个节点。表示观察到的特征和地标的候选配对，可能使用最近邻测试确定. 节点之间的边表示数据关联对之间的联合兼容性。该算法选择与对应图中最大集团相对应的联合数据关联集。JCBB 和 CCDA 的结果应该相似，但是当机器人相对于地图的位姿完全未知时，CCDA 算法能够确定可行的数据关联。
扫描匹配[54]是一种基于迭代最近点（ICP）算法[4]的修改版本的数据关联方法。该算法在识别数据之间的对应关系的步骤和从当前对应关系恢复新机器人路径的步骤之间交替进行。这种迭代优化在精神上类似于期望最大化 (EM) [17] 和 RANSAC [27]。首先，使用扫描匹配构建本地一致的地图[39]，最大似然映射方法。接下来，使用距离度量在不同的传感器扫描之间匹配观察结果。基于假定的对应关系，推导出一组新的机器人姿势。这种交替过程迭代多次，直到达到某个收敛标准。这个过程对于在具有非常大循环的环境中遇到的数据关联问题显示出显着的前景。
机器人代写|SLAM代写机器人导航代考|Multiple Hypothesis Tracking
到目前为止，所有提出的数据关联算法都选择一个单一的数据关联假设来输入 EKF 或近似 EKF 算法。随着时间的推移，有一些算法可以维持多个数据关联假设。如果不能从单个测量中推断出观察的正确数据关联，这将特别有用。目标跟踪文献中的一种方法是多假设跟踪或 MHT 算法 [77]。MHT 维护一组多个目标的假设轨迹。如果特定观察具有多个有效的数据关联
解释 s，根据每个假设创建新假设。为了防止假设的数量无限制地扩展，启发式算法用于随着时间的推移从集合中剪除不太可能的假设。
为 SLAM 维护多个 EKF 假设并不实用，因为每个 EKF 都对机器人姿态和整个地图保持信念。尼博特等人。[67] 开发了一种类似的“暂停”技术。当数据关联变得模棱两可时进行地图构建，并使用粒子滤波器执行多假设定位，直到模棱两可得到解决。由于存在数据关联模糊时不进行地图构建，因此多个假设超过了机器人姿态，这是一个低维量。但是，这种方法仅适用于偶尔出现数据关联歧义的情况。这对于解决关闭循环时偶尔出现的数据关联问题很有用，但是如果歧义持续存在，该算法将永远不会花费任何时间进行映射。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。