Abstract-In graf-baserade SLAM, pose grafen kodar poserna av roboten under datainsamling samt rumsliga begränsningar mellan dem. Storleken på pose grafen har en betydande inverkan på körtiden och minneskraven i ett SLAM-system, vilket hindrar långsiktig kartläggning. I detta dokument tar vi upp problemet med effektiv informations-teoretisk kompression av pose grafer. Vår metod uppskattar den förväntade informationsvinsten av lasermätningar med avseende på den resulterande beläggningen rutnätskartan. Det gör det möjligt att begränsa storleken på pose-grafen beroende på vilken information roboten får om miljön eller baserat på en given minnesgräns, vilket resulterar i ett valfrit SLAM-system. När vi kastar laserskanningar marginaliserar vårt tillvägagångssätt motsvarande pose noder från grafen. För att undvika en tätt ansluten pose graf, som skulle vara resultatet av exakt marginalisering, föreslår vi en approximation till marginalisering som är baserad på lokala Chow-Liu träd och upprätthåller en gles graf. Real world experiment tyder på att vår strategi effektivt minskar tillväxten av pose grafen samtidigt minimera förlusten av information i den resulterande rutnät karta.
Exakt marginalisering skulle dock resultera i en tät pose graf och därmed tillämpar vi ett ungefärligt marginaliseringssystem REF som är baserat på lokala Chow-Liu träd.
Efficient information-theoretic graph pruning for graph-based SLAM with laser range finders
{'venue': '2011 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2011 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}