Синхронна локалізація та мітка (SLAM) – це процес, який використовується роботами та автономними системами для побудови карти невідомого середовища, одночасно визначення їх положення в межах неї. Ключовим компонентом багатьох алгоритмів SLAM є оптимізація графіка, що передбачає математичні методики рефінування оціночних позицій та спрямованостей роботи та особливостей в середовищі.

Pose Граф Представництво

Граф поз є математичною моделлю, де вершини представляють роботу пози в різні часи, а краю представляють просторові обмеження між цими позами. Ці обмеження виводяться з вимірювань датчиків, таких як odometry або сенсорні спостереження за пам'ятками.

Математичне формування

Мета оптимізації поз є пошук набору поз, які найкраще задовольняють всі обмеження. Це сформульовано як нелінійна найменша проблема квадратів:

Мінімізувати суму залишків:

Модель АББ i,j, ⁇ i,j] - h(xi, x]j]])}} 2[FLT:][FLT:]]]i[FLT:]i[FLT:]]i[FLT:]]

Технології оптимізації

Загальні методи вирішення цієї проблеми включають в себе ітеративні алгоритми, такі як Gauss-Newton і Levenberg-Marquardt. Ці алгоритми лінійизації нелінійної проблеми навколо початкової оцінки і ітеративно рефинують розчин.

Graph-based-розчинники часто використовують методи матриці, які ефективно керують задачами масштабу, що дозволяють виконувати роботу в робототехнічних додатках.