【摘 要】
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轨迹子段匹配是轨迹数据挖掘的重要手段，针对其计算复杂度较高、受噪声影响大的问题，本文提出一种融合了自适应希尔伯特地理网格编码的多层级轨迹编码树结构，在可接受的建树代价下，形成了从轨迹整段到最小片段的层次化组织形式和子段从属关系表达结构，并在轨迹片段编码树的基础上设计了相似子段匹配算法，将复杂的空间计算转化为空间编码的字符串前缀匹配操作，极大地降低轨迹子段匹配的计算复杂度。实际轨迹数据上的实验表明，
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轨迹子段匹配是轨迹数据挖掘的重要手段，针对其计算复杂度较高、受噪声影响大的问题，本文提出一种融合了自适应希尔伯特地理网格编码的多层级轨迹编码树结构，在可接受的建树代价下，形成了从轨迹整段到最小片段的层次化组织形式和子段从属关系表达结构，并在轨迹片段编码树的基础上设计了相似子段匹配算法，将复杂的空间计算转化为空间编码的字符串前缀匹配操作，极大地降低轨迹子段匹配的计算复杂度。实际轨迹数据上的实验表明，在不影响匹配准确率的前提下，本文提出的子段匹配方法的效率相比于基于经典距离的相似性度量方法获得了超过一个
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同步定位和地图构建(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)是移动机器人在未知环境中完成地图构建和定位任务的关键技术。针对多机器人SLAM中的地图融合问题，提出一种启发式的搜索方法引导局部地图的重复区域进行地图融合。每个机器人可以在不了解其相对位置的情况下建立局部地图，并将局部地图信息发送至同一工作站中，以局部地图的相似性为判断指标融合得到最优的全局地
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