Abstract-Vi presenterar iSAM2, en helt inkrementell, grafbaserad version av inkrementell utjämning och kartläggning (iSAM). iSAM2 bygger på en ny grafisk modellbaserad tolkning av inkrementella glesa matrisfaktoriseringsmetoder, som erbjuds av den nyligen införda Bayes träddatastrukturen. Den ursprungliga iSAM-algoritmen upprätthåller stegvis kvadratrotsinformationsmatrisen genom att tillämpa uppdateringar av matrisfaktorisering. Vi analyserar matrisuppdateringarna som enkla redigeringsåtgärder på Bayes-trädet och de villkorliga densiteter som representeras av dess kliquer. Baserat på den insikten presenterar vi en ny metod för att stegvis ändra den variabla beställningen som har stor effekt på effektiviteten. Effektiviteten och noggrannheten av den nya metoden är baserad på fluid relinearization, begreppet selektivt relinearizing variabler som behövs. Detta gör att vi kan få en helt inkrementell algoritm utan behov av periodiska satssteg. Vi analyserar egenskaperna hos den resulterande algoritmen i detalj, och visar på olika verkliga och simulerade datauppsättningar att iSAM2-algoritmen på ett gynnsamt sätt jämförs med andra aktuella kartalgoritmer i både kvalitet och effektivitet.
En inkrementell version av utjämnings- och kartläggningsreferensdokumentet har visat en förbättring av de statiska inkrementella SLAM-algoritmerna.
iSAM2: Incremental smoothing and mapping with fluid relinearization and incremental variable reordering
{'venue': '2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}