....................................... Vår algoritm delar åter upp SLAM-grafen i ett subkartträd, och optimeringen går från bladen till roten. Efter trädkartans visualisering [1] representerar varje rektangel en underkarta, och subrektanglarna representerar underkartorna i barnnivån. De röda och gröna prickarna är robotposer respektive landmärken. Från vänster till höger: 1. Den finaste nivån av underkartor; 2). Den grövsta nivån av delkartor. den optimerade fullständiga kartan. Abstract-Vi föreslår en ny satsalgoritm för SLAM-problem som fördelar arbetsbelastningen på ett hierarkiskt sätt. Vi visar att den ursprungliga SLAM-grafen kan delas upp rekursivt i underkartor på flera nivåer med hjälp av den inbäddade dissektionsalgoritmen, som leder till klusterträdet, en kraftfull grafrepresentation. Genom att använda den inbäddade dissektionsalgoritmen minimerar vår algoritm i hög grad beroendena mellan två delträd, och optimeringen av den ursprungliga SLAM-grafen kan göras med hjälp av en bottom-up-slutsats längs motsvarande klusterträd. För att påskynda beräkningen introducerar vi också en basnod för varje delkarta och använder den för att representera den stela omvandlingen av delkartan i den globala koordinatramen. Som ett resultat flyttar optimeringen basnoderna snarare än de faktiska submap variablerna. Vi visar att vår algoritm inte bara är exakt utan också mycket snabbare än alternativa metoder i både simuleringar och verkliga experiment.
REF utvidgade sitt tidigare tillvägagångssätt till att omfatta flera nivåer och använda häckad dissektion för att minimera beroendet mellan två delträd.
Multi-level submap based SLAM using nested dissection
{'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']}