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结合SLAM算法及不确定性分析,对SLAM问题中的特征相关性进行了研究.并在对相关性进行详细深入分析的基础上,得到了特征稀疏的两个标准,进而提出了相关优先的特征稀疏策略,可利用较少的相关性强的特征从而减少大量的计算负担,计算误差却和一般传统方法相当.最后,采用EKF滤波对SLAM进行了仿真,通过多次Monte-Carlo仿真实验结果表明了该方法的有效性.