Abstract-Användning av ett Gaussian Sum filter (GSF) för att effektivt lösa initieringsproblem i lager-endast samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM) är det viktigaste bidraget av detta papper. När information om intervallet inte finns tillgänglig kan den initiala sannolikhetstäthetsfunktionen (pdf) för ett landmärke i miljön inte representeras med hjälp av en Gaussian. GSF är en attraktiv kandidat för uppskattning i detta scenario eftersom det kan hantera godtyckliga pdfs representerade som uppsättningar av Gaussians. Genomförandet av GSF kräver dock att en bank med utökade Kalman-filter upprätthålls. Den beräknade komplexiteten måste minskas genom att man använder ett minsta antal filter. I detta arbete utvärderas prestandan för varje utökat Kalmanfilter (EKF) i GSF med hjälp av det sekventiella sannolikhetsförhållandet test (SPRT). Som sådan antalet medlemmar i Gaussian summan kan minskas snabbt och effektiviteten i GSF kan ökas avsevärt, vilket ger en lösning på det viktiga problemet med lager endast SLAM. Effektiviteten av det föreslagna tillvägagångssättet visas genom simulering och experiment som utförs med hjälp av en Pioneer mobil robot.
Metoden är en approximation av Gaussian Sum Filter (GSF), som användes i REF, som tillåter ofördröjd initiering med helt enkelt en additiv tillväxt av problemstorleken.
Bearing-only SLAM Using a SPRT Based Gaussian Sum Filter
{'venue': 'Proceedings of the 2005 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': 'Proceedings of the 2005 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}