伊萨M2

iSAM2:具有流体再线性化和增量变量重新排序的增量平滑和映射。我们介绍了iSAM2,一个完全增量的、基于图的增量平滑和映射(iSAM)版本。iSAM2基于一种新的基于图形模型的增量式稀疏矩阵分解方法,由最近引入的Bayes树数据结构提供。原始的iSAM算法通过应用矩阵分解更新来增量维护平方根信息矩阵。我们将矩阵更新分析为Bayes树上的简单编辑操作,以及由其团表示的条件密度。基于这一认识,我们提出了一种新的方法来逐步改变对效率有很大影响的变量排序。新方法的效率和精度基于流体再线性化,即根据需要有选择地重新线性化变量的概念。这使我们可以获得一个完全增量的算法,而不需要任何周期性的批处理步骤。我们详细地分析了算法的性质,并在各种真实和模拟数据集上表明,iSAM2算法在质量和效率上都优于其他最新的映射算法。