Imultan lokalisering och kartläggning (SLAM) är den process genom vilken en mobil robot kan bygga en karta över miljön och samtidigt använda denna karta för att beräkna dess läge. Under det senaste årtiondet har snabba och spännande framsteg gjorts när det gäller att lösa SLAM-problemet tillsammans med många övertygande genomföranden av SLAM-metoder. Merparten av arbetet har inriktats på att förbättra beräkningseffektiviteten samtidigt som man säkerställer konsekventa och korrekta uppskattningar för kart- och fordonsställning. Det har dock också förekommit mycket forskning om frågor som icke-linjäritet, databindning och landmärkeskarakterisering, som alla är avgörande för att uppnå ett praktiskt och robust SLAM-genomförande. Denna handledning fokuserar på den rekursiva Bayesian formulering av SLAM-problemet där sannolikhetsfördelningar eller uppskattningar av absoluta eller relativa platser av landmärken och fordon pose erhålls. Del I i denna handledning (IEEE Robotics & Auomation Magazine, vol. - Nej, det gör jag inte. 2) övervakade utvecklingen av den väsentliga SLAM-algoritmen i tillståndsrymd- och partikelfilterform, beskrev ett antal viktiga implementationer, och citerade platser för källkod och verkliga data för utvärdering av SLAM-algoritmer. Del II i denna handledning (denna artikel), undersöker det aktuella läget i SLAM-forskningen med fokus på tre nyckelområden: beräkningskomplexitet, dataförening och miljörepresentation. Mycket av den matematiska notationen och väsentliga begrepp som används i denna artikel definieras i del I i denna handledning och upprepas därför inte här. SLAM, i sin naiva form, skalar fyrkantigt med antalet landmärken på en karta. För genomförandet i realtid är denna skalning potentiellt en betydande begränsning av användningen av SLAM-metoder. I avsnittet om komplexitet kartläggs de många metoder som har utvecklats för att minska denna komplexitet. Dessa inkluderar linjär-tid tillståndsförstärkning, sparifiering i information form, partitionerade uppdateringar, och submapping metoder. Ett andra stort hinder att övervinna i genomförandet av SLAM-metoder är att korrekt associera observationer av landmärken med landmärken som finns i kartan. Felaktig association kan leda till katastrofala fel i SLAM-algoritmen. Dataföreningen är särskilt viktig när ett fordon återvänder till en tidigare kartlagd region efter en lång utflykt, det så kallade stängningsproblemet. I datasammanslutningsavsnittet kartläggs de nuvarande metoderna för datasammanslutning som används i SLAM. Dessa inkluderar batch-validering metoder som utnyttjar begränsningar inneboende i SLAM formulering, utseende-baserade metoder, och multihypotes tekniker. Den tredje utvecklingen som diskuteras i denna handledning är trenden mot rikare utseendebaserade modeller av landmärken och kartor. Även om dessa metoder till en början motiverades av problem i samband med databindning och stängning av slingor, har de resulterat i kvalitativt olika metoder för att beskriva SLAM-problemet, med fokus på banuppskattning snarare än landmärkesuppskattning. I avsnittet om miljörepresentation kartläggs den aktuella utvecklingen på detta område längs ett antal linjer, bland annat försenad kartläggning, användning av icke-geometriska landmärken och metoder för att uppskatta banan. SLAM-metoderna har nu nått ett tillstånd av avsevärd mognad. Framtida utmaningar kommer att inriktas på metoder som möjliggör storskaliga implementationer i alltmer ostrukturerade miljöer och särskilt i situationer där GPS-liknande lösningar är otillgängliga eller opålitliga: i urbana raviner, under lövverk, under vatten eller på avlägsna planeter. Den statsbaserade formuleringen av SLAM-problemet innebär en uppskattning av ett gemensamt tillstånd som består av en robotställning och platser för observerade stationära landmärken. Denna problemformulering har en säregen struktur; processmodellen påverkar endast fordon utgör stater och observationsmodellen hänvisar endast till ett enda fordon-landmärke par. Ett brett spektrum av tekniker har utvecklats för att utnyttja denna speciella struktur för att begränsa den beräkningsmässiga komplexiteten hos SLAM-algoritmen. Tekniker som syftar till att förbättra beräkningseffektiviteten kan karakteriseras som optimala eller konservativa. Optimala algoritmer syftar till att minska nödvändig beräkning samtidigt som resulterar i uppskattningar och kovarianer som är lika med den fullständiga SLAM-algoritmen (som presenteras i del I i denna handledning). Konservativa algoritmer resulterar i uppskattningar som har större osäkerhet eller kovarians än det optimala resultatet. Vanligtvis konservativa algoritmer, medan mindre exakta,
Det är en teknik som kan kartlägga miljön och lokalisera fordonet samtidigt REF. Och det kan delas in i två typer av metoder.
Simultaneous localization and mapping (SLAM): part II
{'venue': None, 'journal': 'IEEE Robotics & Automation Magazine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}