Robotfordon som arbetar i okända miljöer kräver förmågan att bestämma var de befinner sig samtidigt som de lär sig om hinder som finns runt omkring dem. I detta dokument presenteras en metod för att lösa SLAM-problemet som utnyttjar komprimerade beläggningsnät. Det framlagda tillvägagångssättet är en förlängning av FastSLAM-algoritmen som lagrar en komprimerad form av beläggningsnätet för att minska den mängd minne som krävs för att lagra den uppsättning beläggningsgaller som underhålls av partikelfiltret. Algoritmens prestanda presenteras med hjälp av experimentella resultat erhållna med hjälp av ett litet billigt markfordon utrustat med LiDAR, kompass och nedåtvänd kamera som ger fordonet visuella odometrimätningar. De presenterade resultaten visar att även om det beläggningsgaller som underhålls av varje partikel endast använder 40% av de data som behövs för att lagra det okomprimerade beläggningsnätet, kan vi ändå uppnå nästan identiska resultat till den metod där varje partikelfilter lagrar hela beläggningsnätet.
I nyare arbete använder FastSLAM by Cain och Leonessa REF ett komprimerat beläggningsnät för att minska dataanvändningen av varje partikel med 40 %.
FastSLAM Using Compressed Occupancy Grids
{'venue': 'J. Sensors', 'journal': 'J. Sensors', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}