Problemet med samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM) har behandlats på många sätt med olika metoder som syftar till att ta fram snabbare och mer robusta lösningar som ger konsekventa kartor. Detta fokus har dock resulterat i ett antal lösningar som fungerar dåligt i utmanande verklighetsscenarier. För att uppnå förbättrad prestanda och kartkvalitet föreslår denna artikel en ny metod för att konstruera informativ Bayesian kartläggning tidigare genom en multiobjektiv optimering av tidigare kartdesign variabler definieras med hjälp av en källa till tidigare information. Detta koncept utforskas för 2D beläggning rutnät SLAM, bygga sådana tidigare genom att extrahera strukturell information från arkitektoniska ritningar och identifiera optimerade tidigare värden för att tilldela upptäckta väggar och tomrum. Med den föreslagna metoden kan en kontextuell optimerad tidigare konstrueras. Denna tidigare har visat sig ge bättre kvantitativa och kvalitativa resultat än den allmänt använda icke-informativa tidigare, vilket ger en ökning med över 20 % i F 2-måttet. Detta uppnås utan att lägga till den beräkningsmässiga komplexiteten hos SLAM-algoritmen, vilket gör det lämpligt för tidskritiska real life-applikationer som sök- och räddningsuppdrag.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. formulerade "strukturinformation från arkitektoniska ritningar" som en "informativ Bayesian kartläggning tidigare" för att förbättra prestandan för SLAM algoritm REF.
Constructing informative Bayesian map priors: A multi-objective optimisation approach applied to indoor occupancy grid mapping
{'venue': None, 'journal': 'The International Journal of Robotics Research', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}