Abstract-Det är välkänt att bunt justering är den optimala icke-linjära minst-kvarts formulering av samtidig lokalisering och kartläggning problem, i att dess maximala sannolikhet form matchar definitionen av Cramer Rao Lower Bound. Tyvärr är computing ML-lösningen ofta oöverkomligt dyr - detta gäller särskilt vid slinga stängningar, vilket ofta kräver att alla parametrar justeras i en slinga. I detta dokument konstaterar vi att det är just valet av en enda privilegierad koordinatram som gör det kostsamt att justera paketen, och att denna kostnad kan undvikas genom att anta en helt relativ strategi. Vi härleder en ny relativ bunt justering, som i stället för att optimera i en enda Euclidean utrymme, fungerar i en metrisk-rymd definieras av en ansluten Riemannian grenrör. Med hjälp av en adaptiv optimeringsstrategi visar vi experimentellt att det är möjligt att lösa för hela ML-lösningen stegvis i konstant tid - även vid slinga stängning. Vårt system fungerar också online i realtid med hjälp av stereodata, med snabb utseende-baserad loop stängning upptäckt. Vi visar resultat för sekvenser av 23k ramar över 1,08km som indikerar noggrannheten i tillvägagångssättet.
Den helt relativa formuleringen av problemet med paketanpassning, genom REF, är av särskild betydelse för detta arbete.
Adaptive relative bundle adjustment
{'venue': 'In Proceedings of Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}