Abstract-This paper presenterar den nya insikten att SLAM-informationsmatrisen är exakt sparsam i ett försenat statligt ramverk. En sådan ram används i vybaserade representationer av miljön som förlitar sig på scanmatching rå sensor data. Skanning rå data resulterar i virtuella observationer av robot rörelse med avseende på en plats dess tidigare varit. Den exakta sparsamheten i den försenade-tillståndsinformationsmatrisen är i motsats till andra nya funktionsbaserade SLAM-informationsalgoritmer som Sparse Extended Information Filters eller Thin Junction Tree Filters. Dessa metoder måste göra approximationer för att tvinga den funktionsbaserade SLAM-informationsmatrisen att vara sparsam. Fördelen med den exakta sparsamheten i det fördröjda systemet är att det gör det möjligt för en att dra nytta av parameteriseringen av informationsutrymmet utan att behöva göra några approximationer. Därför kan det ge likvärdiga resultat till "full kovarians"-lösningen.
Eustice m.fl. REF presenterade en teknik för att använda exakt glesa informationsmatriser i ett försenat ramverk.
Exactly Sparse Delayed-State Filters
{'venue': 'Proceedings of the 2005 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': 'Proceedings of the 2005 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}