Abstract-Den konventionella tekniken för att hantera dynamiska objekt i SLAM är att upptäcka dem och sedan antingen behandla dem som avvikande [20] [1] eller spåra dem separat med traditionell multi-mål spårning [18]. Vi föreslår en teknik som kombinerar den minst fyrkantiga formuleringen av SLAM och skjutfönsteroptimering tillsammans med generell förväntan maximering, för att införliva både dynamiska och stationära objekt direkt i SLAM uppskattning. Det skjutbara fönstret gör det möjligt för oss att skjuta upp åtagandet om urval av modeller och beslut om dataförening genom att skjuta upp när de permanent marginaliseras in i beräkningen. De två viktigaste bidragen i detta dokument är följande: i) Använda reversibelt modellval för att inkludera dynamiska objekt i SLAM och ii) införliva reversibel databindning. Vi visar empiriskt att (i) om dynamiska objekt är närvarande vår metod kan inkludera dem i en enda ram och därmed upprätthålla en konsekvent uppskattning och (ii) vår estimator förblir konsekvent när data association är svårt, till exempel i närvaro av skräp. Vi sammanfattar resultaten av detaljerade och omfattande tester av vår metod mot olika referensalgoritmer, som visar dess effektivitet.
Bibby och Reids SLAMIDE REF uppskattar tillståndet för 3D-funktioner (stationär eller dynamisk) med en generaliserad EM-algoritm där de använder reversibel databindning för att inkludera dynamiska objekt i ett enda ramverk SLAM.
Simultaneous localisation and mapping in dynamic environments (SLAMIDE) with reversible data association
{'venue': 'In Proceedings of Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}