I detta dokument presenteras en strategi för storskalig SLAM genom att lösa en sekvens av linjära problem med minst kvadrater. Algoritmen baseras på att delkartan sammanfogas där delkartor byggs med hjälp av någon befintlig SLAM-teknik. Det visas att om delkartor koordinatramar är omdömesgillt utvalda, den minsta kvadrat objektiv funktion för att sammanfoga två subkartor blir en kvadratisk funktion av staten vektorn. Därför kan en linjär lösning på storskaliga SLAM som kräver att ett antal lokala underkartor antingen sekventiellt eller på ett mer effektivt sätt dela och erövra, erhållas. Den föreslagna linjära SLAM-tekniken är tillämplig på både funktionsbaserade och pose graf SLAM, i två och tre dimensioner, och kräver inget antagande om karaktären av covariansmatriser eller en första gissning av tillståndsvektorn. Även om denna algoritm är en approximation till den optimala fullt ickelinjära minsta kvadraten SLAM, simuleringar och experiment med offentligt tillgängliga dataset i 2D och 3D visar att Linjär SLAM producerar resultat som är mycket nära de bästa lösningarna som kan erhållas med hjälp av full ickelinjär optimering startade från ett korrekt initialvärde. C/C++ och MATLAB källkoder för den föreslagna algoritmen finns tillgängliga på OpenSLAM.
I REF föreslogs en approximation för storskalig SLAM genom att lösa för en sekvens av underkartor och ansluta dem på ett splitter-och-konquer sätt med linjär minst kvadrater.
Linear SLAM: A linear solution to the feature-based and pose graph SLAM based on submap joining
{'venue': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}