Vi presenterar en ny datastruktur, Bayes-trädet, som ger en algoritmisk grund som möjliggör en bättre förståelse av befintliga grafiska modellinferensalgoritmer och deras koppling till glesa matrisfaktoriseringsmetoder. Liknar ett kliqueträd, en Bayes träd kodar en faktoriserad sannolikhetstäthet, men till skillnad från kliqueträdet är det riktat och kartor mer naturligt till kvadratrotsinformationsmatrisen av den samtidiga lokalisering och kartläggning (SLAM) problem. I detta dokument lyfter vi fram tre insikter som vår nya datastruktur ger. Först, Bayes träd ger en bättre förståelse av matris factorization i termer av sannolikhet densiteter. För det andra visar vi hur de ganska abstrakta uppdateringarna till en matris factorization översätter till en enkel redigering av Bayes trädet och dess villkorliga densiteter. För det tredje tillämpar vi Bayes-trädet för att erhålla en helt ny algoritm för sparse icke-linjär inkrementell optimering, kallad iSAM2, som uppnår förbättringar i effektivitet genom inkrementell variabel omordning och vätskerelinjärisering, vilket eliminerar behovet av periodiska batchsteg. Vi analyserar olika egenskaper hos iSAM2 i detalj, och visar på en rad verkliga och simulerade dataset att vår algoritm på ett gynnsamt sätt jämför med andra aktuella kartalgoritmer i både kvalitet och effektivitet.
Diagram SLAM fick popularitet sedan senaste tidens framsteg i glesa icke-linjära inkrementell optimering REF tillåter dess tillämpning för online lokalisering och kartläggning.
iSAM2: Incremental smoothing and mapping using the Bayes tree
{'venue': None, 'journal': 'The International Journal of Robotics Research', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}