Abstract-För storskalig och långsiktig samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM), en robot måste hantera okända inledande positionering orsakas antingen av kidnappade robot problem eller flersession kartläggning. I detta dokument behandlas dessa problem genom att SLAM-systemet knyts samman med en global strategi för detektering av slingor, som i sig hanterar dessa situationer. Behandling online för globala metoder för att upptäcka slingor påverkas dock i allmänhet av miljöns storlek. Det föreslagna grafbaserade SLAM-systemet använder en minneshanteringsmetod som endast tar hänsyn till delar av kartan för att uppfylla kraven på onlinebehandling. Tillvägagångssättet testas och demonstreras med hjälp av fem inomhuskartläggningssessioner i en byggnad med hjälp av en robot utrustad med en laserrangefinder och en Kinect.
Labbé och Michaud REF använder graf SLAM för flersessionskartläggning, med hjälp av en laserrangefinder och en Kinect.
Online global loop closure detection for large-scale multi-session graph-based SLAM
{'venue': '2014 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2014 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}