Abstract-Den utbredda utbyggnaden av trådlösa nätverk ger en möjlighet för lokalisering och kartläggning med endast signal-styrka mätningar. Den nuvarande tekniken är att använda Gaussian process latent variabla modeller (GP-LVM). Denna metod fungerar bra, men bygger på en signatur unikhet antagande som begränsar dess tillämplighet till endast signalrika miljöer. Dessutom skalas inte beräkningen till stora uppsättningar data, vilket kräver O N 3 operationer per iteration. Vi presenterar en GraphSLAM-liknande algoritm för signalstyrka SLAM. Vår algoritm delar många av fördelarna med Gaussiska processer, men är ändå livskraftig för ett bredare spektrum av miljöer eftersom det gör ingen signatur unika antaganden. Den är också mer dragbar till större kartstorlekar, kräver O N 2 operationer per iteration. Vi jämför vår algoritm med en laser-SLAM mark sanning, visar det ger utmärkta resultat i praktiken.
GraphSLAM-metoden som föreslås i Ref är lämplig för en storskalig miljö, eftersom det inte finns något antagande om unika signaturer i GraphSLAM.
Efficient, generalized indoor WiFi GraphSLAM
{'venue': '2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}