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针对大噪声的三维SLAM位姿图鲁棒优化算法
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作者 王苗苗 魏国亮 +1 位作者 蔡洁 李雨洁 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第7期1305-1313,共9页
位姿图优化(pose graph optimization,PGO)是同时定位与建图(simultaneous locali-zation and mapping,SLAM)中非常重要的非凸高维优化工具。运动位姿初始化是PGO过程中的关键步骤。针对目前的初始化算法无法为大噪声PGO数据集提供较好... 位姿图优化(pose graph optimization,PGO)是同时定位与建图(simultaneous locali-zation and mapping,SLAM)中非常重要的非凸高维优化工具。运动位姿初始化是PGO过程中的关键步骤。针对目前的初始化算法无法为大噪声PGO数据集提供较好初始值的问题,首先提出一种新的鲁棒核函数,解决大噪声带来的估计值与观测值之间的大残差问题;然后,提出一种基于迭代重加权最小二乘的位姿图鲁棒优化算法。蒙特卡罗实验结果表明,所提算法在大噪声环境中具有较好的鲁棒性和精确性,所提鲁棒核函数与其他经典核函数相比更具适用性,能够加快算法收敛。 展开更多
关键词 三维slam PGO 鲁棒核函数 迭代重加权最小二乘
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