Abstract-I detta papper visar vi att alla processer i samband med flytta-sense-update cykeln av EKF SLAM kan utföras i tid linjärt i antalet kartfunktioner. Vi beskriver Divide and Conquer SLAM, en EKF SLAM-algoritm där beräkningskomplexet per steg minskas från O(n 2 ) till O(n) (den totala kostnaden för SLAM minskas från O(n 3 ) till O(n 2 ) ). Dessutom har uppskattningarna av fordon och kartor bättre konsekventa egenskaper än standard EKF SLAM i den meningen att den beräknade covariansen på ett bättre sätt motsvarar det verkliga felet i uppskattningen. Både simulerade experiment och Victoria Park Dataset används för att visa fördelarna med denna algoritm.
Alldeles nyligen visas det i REF att den genomsnittliga beräkningskostnaden för kartsammanfogning i varje steg kan minskas till O(n) genom "Divide and Conquer SLAM".
Data Association in O(n) for Divide and Conquer SLAM
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}