基于图优化的同时定位与地图创建综述OA北大核心CSCDCSTPCD
Graph-based SLAM: A Survey
基于图优化的同时定位与地图创建(SLAM)是当前机器人领域的研究热点.从帧间配准、环形闭合检测以及优化技术3个主要方面对基于图优化的同时定位与地图创建进行综述.对每一个方面,阐述其关键技术,介绍最新研究进展,并探讨相关难点问题及解决思路.最后,对基于图优化的同时定位与地图创建的发展作出展望.
Graph-based simultaneous localization and mapping (SLAM) is currently a hot research topic in the field of robotics.Frame-to-frame alignment,loop closure detection and graph optimization are three main aspects in graph-based SLAM.For each aspect,the key techniques and current progress are discussed,and the difficult problems and the possible solutions are also analyzed.Finally,the potential future issues and research trends are explored.
梁明杰;闵华清;罗荣华
华南理工大学计算机科学与工程学院,广东广州510006华南理工大学软件学院,广东广州510006华南理工大学计算机科学与工程学院,广东广州510006
信息技术与安全科学
同时定位与地图创建配准环形闭合检测图优化
simultaneous localization and mapping registration loop closure detection graph optimization
《机器人》 2013 (4)
移动机器人认知地图中的空间上下文模型与算法研究
500-512,13
国家自然科学基金资助项目(61005061)广东省自然科学基金资助项目(9251064101000010)中央高校基本科研业务费资助项目(2012ZZ0067)广东省科技攻关项目(2010B050400006).
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