数据关联是智能车同时定位与建图(simultaneous　localization　and　mapping,SLAM)中的一个难点问题.为了快速准确获得数据关联结果,结合连续兼容最近邻(sequential　compatibility　nearest　neighbor,SCNN)算法简单易实现和联合兼容分支定界(joint　compatibility　brarch　and　bound,JCBB)算法最优理念强的优点,提出了一种快速联合数据关联(fast　joint　data　association,FJDA)算法.该算法首先在局部地图中采用SCNN数据关联算法处理所有的观测-特征对,得到关联结果;其次判断关联结果的准确性,若关联出错,则采用具有噪声的基于密度的聚类方法(density-based　spatial　clustering　of　applications　with　noise,　DBSCAN)对当前时刻的观测量进行分组,然后在每一小组中采用JCBB算法进行数据关联,最终将每一小组的关联解融合得到最终的关联结果.通过仿真实验对提出的算法、SCNN算法以及JCBB算法的性能进行了比较,结果表明提出的关联算法实时性强,准确度高.