Abstract-This paper föreslår en navigationsalgoritm som ger en låg-latent lösning samtidigt som man uppskattar det fullständiga icke-linjära navigeringstillståndet. Vårt tillvägagångssätt använder Sliding-Window Factor Graphs, som utökar befintliga inkrementella utjämningsmetoder för att fungera på delmängd av mätningar och tillstånd som finns inne i ett skjuttid fönster. Vi delar upp uppskattningen i en snabb kortsiktig smidigare, en långsammare men helt global smidigare, och en gemensam karta över 3D landmärken. En ny tre-stegs visuell funktion modell presenteras som drar nytta av båda jämnare för att optimera 3D landmärke karta, samtidigt minimera den beräkning som krävs för bearbetning av spårade funktioner på kort sikt smidigare. Denna trestegsmodell är formulerad utifrån löptiden för uppskattningen av 3D-platsen för det underliggande landmärket i kartan. Långväga associationer används som globala mätningar från mogna landmärken på kort sikt smidigare och slinga stängning begränsningar på lång sikt smidigare. Experimentella resultat visar att vårt tillvägagångssätt ger mycket exakta lösningar på storskaliga verkliga datamängder med hjälp av flera sensorer i GPS-avvisade inställningar.
Liknande resultat uppnås när man jämför med den kortsiktiga smidigare i REF.
Robust vision-aided navigation using Sliding-Window Factor graphs
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}