T han samtidigt lokalisering och kartläggning (SLAM) problem frågar om det är möjligt för en mobil robot att placeras på en okänd plats i en okänd miljö och för roboten att gradvis bygga en konsekvent karta över denna miljö samtidigt bestämma sin plats inom denna karta. En lösning på SLAM-problemet har setts som en "helig graal" för den mobila robotvärlden eftersom det skulle ge möjlighet att göra en robot verkligt autonom. SLAM-problemets "lösning" har varit en av robotsamhällets anmärkningsvärda framgångar under det senaste årtiondet. SLAM har formulerats och lösts som ett teoretiskt problem i ett antal olika former. SLAM har också implementerats i ett antal olika domäner, från inomhusrobotar till utomhus-, undervattens- och luftburna system. På teoretisk och konceptuell nivå kan SLAM nu betraktas som ett löst problem. Stora problem kvarstår dock när det gäller att praktiskt förverkliga mer generella SLAM-lösningar, särskilt när det gäller att bygga och använda perceptuellt rika kartor som en del av en SLAM-algoritm. Denna tvådelade handledning och kartläggning av SLAM syftar till att ge en bred introduktion till detta snabbt växande fält. Del I (denna artikel) börjar med att ge en kort historik över den tidiga utvecklingen i SLAM. Formuleringsavsnittet introducerar strukturen SLAM-problemet i nu standard Bayesian form, och förklarar utvecklingen av SLAM processen. Lösningen beskriver de två viktiga beräkningslösningarna för SLAM-problemet genom användning av det utökade Kalman-filtret (EKF-SLAM) och genom användning av Rao-Blackwellized partikelfilter (FastSLAM). Andra nya lösningar på SLAM-problemet diskuteras i del II i denna handledning. Applikationsavsnittet beskriver ett antal viktiga real-world implementationer av SLAM och belyser också implementationer där sensordata och mjukvara är fritt nedladdade för andra forskare att studera. Del II i denna handledning beskriver viktiga frågor inom beräkning, konvergens och databindning i SLAM. Detta är ämnen som har stått i centrum för SLAM-forskningen under de senaste fem åren. Uppkomsten till det probabilistiska SLAM-problemet inträffade vid 1986 års IEEE Robotics and Automation Conference som hölls i San Francisco i Kalifornien. Detta var en tid då probabilistiska metoder bara började introduceras i både robotik och artificiell intelligens (AI). Ett antal forskare hade tittat på att tillämpa skattning-teoretiska metoder för att kartlägga och lokalisera problem; dessa inkluderade Peter Cheeseman, Jim Crowley, och Hugh DurrantWhyte. Under konferensens gång fylldes många pappersdukar och servetter med långa diskussioner om en konsekvent kartläggning. Raja Chatila, Oliver Faugeras, Randal Smith och andra bidrog också till samtalet. Resultatet av detta samtal var ett erkännande av att konsekvent probabilistisk kartläggning var ett grundläggande problem inom robotik med stora konceptuella och beräkningsmässiga frågor som behövde åtgärdas. Under de närmaste åren har ett antal nyckeldokument tagits fram. Smiths och Cheesmans arbete [39] och Durrant-Whyte [17] lade en statistisk grund för att beskriva sambanden mellan landmärken och manipulera geometrisk osäkerhet. Ett viktigt inslag i detta arbete var att visa att det måste finnas en hög grad av korrelation mellan uppskattningar av placeringen av olika landmärken i en karta och att dessa korrelationer faktiskt skulle växa med successiva observationer. Samtidigt arbetade Ayache och Faugeras [1] tidigt med visuell navigering, Crowley [9] och Chatila och Laumond [6] arbetade med sonarbaserad navigering av mobila robotar med Kalman filterliknande algoritmer. Dessa två forskningsområden hade mycket gemensamt och resulterade kort därefter i Smith et als landmärkespapper. Detta beslut riktar sig till Konungariket Spanien. Detta dokument visade att när en mobil robot rör sig genom en okänd miljö med relativa observationer av landmärken, är uppskattningarna av dessa landmärken alla nödvändigtvis korrelerade med varandra på grund av det gemensamma felet i uppskattad fordonsplats [27]. Konsekvensen av detta var djupgående: En konsekvent fullständig lösning på det kombinerade lokaliserings- och kartläggningsproblemet skulle kräva en gemensam stat bestående av fordonets pose och varje landmärke position, att uppdateras efter varje landmärke observation. Detta skulle i sin tur kräva att estimator att använda en enorm tillstånd vektor (i storleksordningen av antalet landmärken som upprätthålls på kartan) med beräkning skalning som kvadraten på antalet landmärken. Avgörande, detta arbete inte titta på konvergens egenskaper kartan eller dess steady-state beteende. Ja, det är det verkligen.
Samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM) REF-algoritm är en grundläggande komponent som ständigt finns på varje plattform som används i verklig applikationsdomän.
Simultaneous localization and mapping: part I
{'venue': 'IEEE Robotics & Automation Magazine', 'journal': 'IEEE Robotics & Automation Magazine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}