Abstract-Traditionally, samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM) algoritmer löser lokalisering och kartläggning problem i utforskade regioner. I detta dokument presenteras en förutsägelsebaserad SLAM-algoritm (s.k. P-SLAM), som har en miljöstrukturprediktor för att förutsäga strukturen i en outforskad region (dvs. "look ahead"-kartläggning). Prognosprocessen bygger på observation av omgivningen i en outforskad region och jämför den med den byggda kartan över utforskade regioner. Om en liknande miljö/struktur matchas i kartan över utforskade regioner genereras en hypotes som visar att en liknande struktur har utforskats tidigare. Om miljön har upprepade strukturer, kan den mobila roboten använda den förutsagda strukturen som en virtuell kartläggning, och besluta om att utforska den outforskade regionen för att spara prospekteringstiden. Om mobilroboten beslutar sig för att utforska den outforskade regionen kan en korrekt förutsägelse användas för att påskynda SLAM-processen och bygga en mer exakt karta. Vi har också härlett Bayesian formulering av P-SLAM för att visa sin kompakta rekursiv form för realtid drift. Vi har experimentellt implementerat den föreslagna P-SLAM på en Pionjär 3-DX mobilrobot med hjälp av ett Rao-Blackwellized partikelfilter i realtid. Datorsimuleringar och experimentella resultat validerade prestandan hos den föreslagna P-SLAM och dess effektivitet i inomhusmiljöer. Index Terms-Bayes förfaranden, miljöstruktur förutsägelse, samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM).
Nyligen presenterade REF en prediktiv kartläggningsmetod (P-SLAM), som analyserar miljön för repetitiva strukturer på LLSC-nivå (linjer och hörn) för att generera en "virtuell karta".
P-SLAM: Simultaneous Localization and Mapping With Environmental-Structure Prediction
{'venue': 'IEEE Transactions on Robotics', 'journal': 'IEEE Transactions on Robotics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}