Abstract-De begränsningar av en billig konsumentprodukt utgör en stor utmaning för att utforma ett lokaliseringssystem. I tidigare arbete introducerade vi Vector Field SLAM [5], ett system för att samtidigt uppskatta robotpose och ett vektorfält inducerad av stationära signalkällor som finns i miljön. I detta papper visar vi hur denna metod kan realiseras på en låg kostnad inbäddad bearbetningsenhet genom att tillämpa begreppen i Exakt Sparse Extended Information Filter [15]. Genom att begränsa uppsättningen aktiva funktioner till de 4 noderna i den nuvarande cellen, storleken på kartan blir linjär i det område som utforskas av roboten medan tiden för uppdatering av tillståndet kan hållas konstant under vissa approximationer. Vi rapporterar resultat från att köra vår metod på en ARM 7 inbäddad styrelse med 64 kByte RAM styr en Roomba 510 dammsugare i en standard testmiljö.
I området för golvrengöring, Gutmann et al. REF föreslår en algoritm för att samtidigt uppskatta ett vektorfält som induceras av stationära signalkällor i miljön samt roboten utgör i detta vektorfält.
A constanttime algorithm for vector field SLAM using an exactly sparse extended information filter
{'venue': 'In Proc. of Robotics: Science and Systems (RSS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}