Abstract-I detta papper, vi ser över batch state uppskattning genom linsen av Gaussian process (GP) regression. Vi anser att kontinuerlig-diskrete skattning problem vari en bana ses som en endimensionell GP, med tiden som den oberoende variabeln. Vår kontinuerliga tid före kan definieras med någon linjär, tidsvarierande stokastisk differentialekvation driven av vitt buller; Detta gör det möjligt att jämna ut vår bana uppskattningar med hjälp av en mängd olika modeller fordon dynamik (t.ex., "konstant-hastighet"). Vi visar att denna klass av tidigare resultat i en omvänd kärnmatris (dvs. kovariansmatris mellan alla par av mättider) som är exakt gles (block-tridiagonal) och att detta kan utnyttjas för att utföra GP regression (och interpolation) mycket effektivt. Även om det föregående är kontinuerligt, anser vi att mätningar sker vid diskreta tidpunkter. När mätmodellen också är linjär är denna GP-metod likvärdig med klassisk, diskret tidsutjämning (vid mättiderna). När mätmodellen är icke-linjär itererar vi över hela banan (som vanligt i vision och robotik) för att maximera noggrannheten. Vi testar metoden experimentellt på en samtidig bana uppskattning och kartläggning problem med hjälp av en mobil robot dataset.
Problemet med att uppskatta denna funktion tillsammans med landmärken platser har kallats simultan bana uppskattning och kartläggning (STEAM) REF.
Batch Continuous-Time Trajectory Estimation as Exactly Sparse Gaussian Process Regression.
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}