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快速SLAM

swMATH ID: 13538
软件作者: Montemerlo M、Thrun S、Koller D、Wegbreit B
描述: FastSLAM:同时定位和映射问题的分解解决方案。许多人认为,同时定位机器人并精确绘制其周围环境的能力是实现真正自主机器人的关键先决条件。然而,解决这个问题的方法很少能够扩展到处理实际环境中存在的大量地标。例如,基于卡尔曼滤波的算法需要地标数量的时间平方才能包含每个传感器的观测结果。本文提出了FastSLAM算法,该算法递归估计机器人姿态和地标位置的完整后验分布,并根据地图中地标的数量进行对数缩放。该算法基于将后验函数精确分解为条件路标分布和机器人路径分布的乘积。该算法已经在多达50000个地标上成功运行,这些环境远远超出了以前的方法。实验结果证明了FastSLAM算法在模拟数据和真实数据上的优势和局限性。
主页: http://ai.stanford.edu/~koller/Papers/Montemerlo+al:AAAI02.pdf
关键词: 机器人技术;计算机视觉;图像处理;移动机器人;臂式机器人;图像特征提取
相关软件: SIFT公司;MonoSLAM公司;冲浪;ORB-SLAM2;ORB-SLAM(砰砰声);数据采集模块;支持向量机;LSD-SLAM系统;基蒂;萝卜;PCA-SIFT公司;Matlab公司;汽车制造商;费加罗;烟火;生物净发电;工厂;教堂;SeqSLAM软件;地图实验室
引用于: 49文件
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146位作者引用

福克斯,迪特
2 约阿希姆·克莱门斯
2 史蒂文·拉瓦莱(Steven M.LaValle)。
2 费尔南多·马蒂亚
2 米尔福德,迈克尔·约翰
2 路易斯·佩德拉扎。
2 罗德里格斯-洛萨达,迭戈
2 塞巴斯蒂安·特隆
2 本杰明·托瓦尔
1 法赫德·阿卜杜拉
1 哈姆扎·艾哈迈德
1 安,董
1 纳比尔·奥夫
1 德米特里·G·阿尔塞尼耶夫。
1 哈米德·贾巴里·阿斯尔
1 马克斯·巴杰拉查里亚
1 克里斯托弗·比弗斯。
1 北卡罗来纳州贝尔科夫斯基。
1 伊莎贝尔·布洛赫
1 菲利普·博尼菲特
1 加埃塔诺·博列洛
1 迈克尔·保龄球
1 韦伦·布鲁内特
1 卡洛·路易斯·费尔南多
1 弗雷德里克·罗纳德·科恩
1 彼得·科克。
1 哈维尔·科雷亚
1 加里森·W·科特雷尔。
1 曼努埃尔·库利亚里
1 弗兰克·德尔勒特
1 巴勃罗·埃斯皮纳斯
1 冯、余
1 洛伦佐·费尔南德斯
1 路易吉·弗雷达
1 拉蒙·加兰
1 斯蒂芬·高格利茨
1 阿里·戈德西
1 阿图罗·吉尔
1 阿马杜·格宁
1 安德烈亚斯·格里默
1 郭建辉
1 郭亚峰
1 弗雷德里克·古斯塔夫松
1 弗里吉斯·哈拉兹托斯
1 Ramazan哈旺吉
1 托拜厄斯·霍勒
1 霍洛西,格吉利
1 洪炳荣
1 安德鲁·霍华德
1 胡有建
1 Huang,Wesley H。
1 阿古斯汀·吉梅内斯
1 Juang、Jyh-Ching
1 迈克尔·凯斯
1 拉姆库马尔·坎南
1 里卡德·卡尔松
1 亨利·考茨。
1 金炳国
1 托马斯·柯尔斯特
1 托拜厄斯·克劳斯
1 乔纳森·科
1 大卫·小泉
1 科特·科诺里奇
1 安东尼·拉马卡
1 丹尼尔·兰登
1 Sylvie Le Hégarat-Mascle酒店
1 租约,马修
1 李道亮
1 李德蒙
1 李公燕
1 李茂海
1 李明月
1 李紫鹏
1 廖琳
1 本森·林克凯
1 刘,吉林
1 刘金村
1 刘燕
1 陆明丽
1 斯特凡·吕特克
1 Csaba Lukovszki
1 罗荣华
1 蒂姆·K·马克斯。
1 弗朗西斯科·马蒂内利
1 富尔维奥·马斯特罗吉奥瓦尼
1 拉里·马蒂斯。
1 丹尼尔·马图拉纳
1 亚当·米尔斯坦
1 摩尔多瓦,伊斯坦布尔
1 迈克尔·蒙特默罗
1 贝诺伊·莫里塞特
1 托鲁省Namerikawa
1 阿卜杜勒克里姆·奈姆拉
1 吉米·奥尔森
1 查尔斯·朱恩·奥尔蒂斯(Charles L.jun Ortiz)。
1 努尔·阿奇拉·奥斯曼
1 松武公园
1 唐纳德·帕特森。
1 弗兰克·芬宁
1 越南范
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