Huvudidén i detta dokument är att kombinera fördelarna med direkta och iterativa metoder: vi identifierar en subgraf som lätt kan lösas med hjälp av direkta metoder, och använder den som en förkonjugerare i konjugerade gradienter. Detta illustreras ovan med en karta över Peking, där subgrafen är ett spännande träd (i svart), och de återstående slinga-stängande begränsningar visas i rött. Abstract-I detta dokument föreslår vi en effektiv förkonjugat gradienter (PCG) för att lösa storskaliga SLAM-problem. Medan direkta metoder, populär i litteraturen, uppvisar quadratic konvergens och kan vara ganska effektiv för glesa problem, kräver de vanligtvis en hel del lagring och effektiva elimineringsorder hittas. Däremot kräver iterativa optimeringsmetoder endast tillgång till lutningen och har ett litet minnesavtryck, men kan lida av dålig konvergens. Vår nya metod, subgraph conditioning, erhålls genom att omtolka metoden för konjugerade gradienter i termer av den grafiska modellen representation av SLAM-problemet. Huvudidén är att kombinera fördelarna med direkta och iterativa metoder, genom att identifiera ett subproblem som enkelt kan lösas med hjälp av direkta metoder, och lösa för den återstående delen med PCG. De enkla delproblemen motsvarar ett spannande träd, en plan subgraf eller någon annan understruktur som effektivt kan lösas. Som sådan, vårt tillvägagångssätt ger nya insikter i prestanda av state of the art iterative SLAM metoder baserade på re-parameterized stokastisk lutning nedstigning. Effektiviteten hos vår nya algoritm illustreras på stora datauppsättningar, både simulerade och verkliga.
En diskussion om utförandet av direkta och iterativa metoder för att lösa storskaliga ekvationer, med tillämpning på SLAM, finns i REF.
Subgraph-preconditioned conjugate gradients for large scale SLAM
{'venue': '2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}