Samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM) består i den samtidiga konstruktionen av en miljömodell (kartan), och uppskattningen av tillståndet hos roboten som rör sig inom den. SLAM-samfundet har gjort häpnadsväckande framsteg under de senaste 30 åren, vilket möjliggör storskaliga tillämpningar i verkligheten och bevittnar en stadig övergång av denna teknik till industrin. Vi undersöker det aktuella läget för SLAM och överväger framtida riktningar. Vi börjar med att presentera vad som nu är standardformuleringen de-facto för SLAM. Därefter går vi igenom relaterat arbete, som omfattar ett brett spektrum av ämnen, inklusive robusthet och skalbarhet i långsiktig kartläggning, metriska och semantiska representationer för kartläggning, teoretiska prestandagarantier, aktiv SLAM och prospektering, samt andra nya gränser. Detta papper fungerar samtidigt som en position papper och handledning för dem som är användare av SLAM. Genom att titta på den publicerade forskningen med ett kritiskt öga avgränsar vi öppna utmaningar och nya forskningsfrågor, som fortfarande förtjänar noggranna vetenskapliga undersökningar. Tidningen innehåller också författarnas uppfattning om två frågor som ofta ger upphov till diskussioner under robotkonferenser: Behöver robotar SLAM? Och är SLAM löst?
Numera, lösa den samtidiga Localization och Mapping (SLAM) problem omvandlas till en graf av begränsningar med hjälp av beräkningseffektiv icke-linjär optimering anses state-of-the-art i robotik REF.
Past, Present, and Future of Simultaneous Localization and Mapping: Toward the Robust-Perception Age
{'venue': 'IEEE Transactions on Robotics', 'journal': 'IEEE Transactions on Robotics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}