TAILIEUCHUNG - Field and Service Robotics - Corke P. and Sukkarieh S.(Eds) Part 5

Tham khảo tài liệu 'field and service robotics - corke p. and sukkarieh s.(eds) part 5', kỹ thuật - công nghệ, cơ khí - chế tạo máy phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả | Implementation Issues and Experimental Evaluation of D-SLAM Zhan Wang Shoudong Huang and Gamini Dissanayake ARC Centre of Excellence for Autonomous Systems CAS Faculty of Engineering University of Technology Sydney Australia zwang sdhuang gdissa @ Summary. D-SLAM algorithm first described in 1 allows SLAM to be decoupled into solving a non-linear static estimation problem for mapping and a threedimensional estimation problem for localization. This paper presents a new version of the D-SLAM algorithm that uses an absolute map instead of a relative map as presented in 1 . One of the significant advantages of D-SLAM algorithm is its O N computational cost where N is the total number of features landmarks . The theoretical foundations of D-SLAM together with implementation issues including data association state recovery and computational complexity are addressed in detail. Evaluation of the D-SLAM algorithm is provided using both real experimental data and simulations. Keywords Decoupled SLAM Extended Information Filter Sparse Matrix Computational Complexity 1 Introduction Simultaneous localization and mapping SLAM is the process of building a feature based map of an environment while concurrently generating an estimate for the location of the robot. The SLAM problem has been the subject of extensive research in the past few years most of which make use of estimation-theoretic techniques see for example 2 3 4 5 6 7 and the references therein . In traditional SLAM the state vector contains the location of the robot and all the feature locations. Some convergence properties of the traditional SLAM algorithm using Extended Kalman Filter are proved in 2 . However traditional SLAM algorithms lead to a heavy computation burden for large scale problems. Many researchers have exploited the special structure of the SLAM algorithm in order to reduce the computational effort required in the SLAM process thereby make large scale SLAM more tractable. For example P. .

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.