Abstract-Vi tar itu med problemet med multi-robot distribuerad SLAM med en utökad Smoothing och Mapping (SAM) för att genomföra Decentralized Data Fusion (DDF). Vi presenterar DDF-SAM, en ny metod för effektiv och robust distribution av kartinformation över ett team av robotar, för att uppnå skalbarhet i beräkningskostnader och i kommunikationsbandbredd och robusthet för nodfel och förändringar i nätverkstopologi. DDF-SAM består av tre moduler: (1) en lokal optimeringsmodul för att köra singlerobot SAM och kondensera den lokala grafen; (2) en kommunikationsmodul för att samla och sprida kondenserade lokala grafer till andra robotar, och (3) en kvartersgrafoptimeringsmodul för att kombinera lokala grafer till kartor som beskriver grannskapet av en robot. Vi visar skalbarhet och robusthet genom ett simulerat exempel, där slutsatsen är konsekvent snabbare än ett jämförbart naivt tillvägagångssätt.
Författare i REF föreslår en Decentraliserad Data Fusion-Smoothing och Mapping (DDF-SAM) metod, där varje robot propagerar mot andra robotar, dess kondenserade lokala graf för att uppnå skalbarhet och robusthet till nodfel.
DDF-SAM: Fully distributed SLAM using Constrained Factor Graphs
{'venue': '2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}