Abstract-Populära problem i robotik och datorseende som samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM) eller struktur från rörelse (SfM) kräver att lösa en minst-square problem som effektivt kan representeras av faktorgrafer. Chansen att hitta det globala minimum av sådana problem beror på både den första gissningen och icke-linjäriteten hos sensormodellerna. I detta dokument föreslår vi en strategi för att fastställa en tillnärmning av det ursprungliga problemet med ett större konvergensområde. I detta syfte använder vi en klyfta-och-konvergens metod som utnyttjar strukturen i faktorgrafen. Vårt tillvägagångssätt har validerats för verkliga och simulerade experiment och kan lyckas med att hitta det globala minimivärdet i situationer där andra toppmoderna metoder misslyckas.
Som framgår av deras arbete REF erbjuder detta ett större konvergensområde än Levenberg-Marquardt och ger konvergens till den verkliga lösningen i verkliga världen och simulerade scener där andra toppmoderna metoder misslyckas.
Robust optimization of factor graphs by using condensed measurements
{'venue': '2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}