Abstract-Learning kartor är en av de grundläggande uppgifterna för mobila robotar. Tidigare har många effektiva metoder för att kartlägga lärande föreslagits. De flesta av dem antar emellertid att roboten lever på ett plan. I det här dokumentet tar vi hänsyn till problemet med att lära sig kartor med mobila robotar som arbetar i icke-platta miljöer och tillämpar maximal sannolikhetsteknik för att lösa det grafbaserade SLAM-problemet. På grund av att rotationsvinklarna i 3D inte är reproducerbara uppstår stora problem när man tillämpar metoder som utformats för den tvådimensionella världen. Icke-kommutiviteten medför allvarliga svårigheter vid fördelning av ett rotationsfel över en sekvens av poser. I detta dokument presenterar vi en effektiv lösning på SLAM-problemet som kan distribuera ett rotationsfel över en sekvens av noder. Vårt tillvägagångssätt tillämpar en variant av lutning nedstigning för att lösa felminimeringsproblem. Vi implementerade vår teknik och testade den på stora simulerade och verkliga datauppsättningar. Vi jämförde dessutom vår strategi för att lösa problemet genom LU-nedbrytning. Som experimenten visar konvergerar vår teknik betydligt snabbare till en exakt karta med lågt fel och kan korrigera kartor med större buller än befintliga metoder.
Vi tillämpar dessutom en effektivare felminimeringsmetod REF.
Efficient estimation of accurate maximum likelihood maps in 3D
{'venue': '2007 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2007 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}