Abstract-underhålla en karta över en miljö som förändras över tiden är en kritisk utmaning i utvecklingen av ihållande autonoma mobila robotar. Många tidigare metoder för kartläggning antar en statisk värld. I detta arbete införlivar vi tidsdimensionen i kartläggningsprocessen för att göra det möjligt för en robot att upprätthålla en exakt karta samtidigt som den fungerar i dynamiska miljöer. Denna artikel presenterar Dynamic Pose Graph SLAM (DPG-SLAM), en algoritm som är utformad för att göra det möjligt för en robot att förbli lokaliserad i en miljö som förändras avsevärt över tiden. Med hjälp av stegvis utjämning och kartläggning (iSAM) som den underliggande SLAM state estimering motor, utvecklas Dynamic Pose Graph över tid när roboten utforskar nya platser och återbesöker tidigare kartlagda områden. Metoden har implementerats för plana inomhusmiljöer med laserskanning för att härleda begränsningar för SLAM-statsuppskattning. Laserskanningar för samma del av miljön vid olika tidpunkter jämförs med att utföra förändringsdetektering; när tillräcklig förändring har skett på en plats, redigeras den dynamiska pose-grafen för att ta bort gamla poser och skanningar som inte längre matchar det nuvarande tillståndet i världen. Experimentella resultat visas för två dynamiska inomhuslaserdata som visar förmågan att upprätthålla en uppdaterad karta trots långsiktiga miljöförändringar.
På samma sätt presenterar REF konceptet Dynamic Pose Graph SLAM, som syftar till att förbättra robotlokaliseringen i föränderliga miljöer.
Dynamic pose graph SLAM: Long-term mapping in low dynamic environments
{'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']}