【摘 要】
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本文提出了一种基于改进增量平滑的SLAM后端优化算法,用以提高SLAM问题中的状态估计精度.首先,为了减少线性化带来的误差,本文采用无迹变换及数值微分理论来求解SLAM问题中的Jacobian矩阵,从而提高其求解精度;其次,将上述求解的Jacobian矩阵引入基于增量平滑的SLAM框架中,进行后端优化更新,以提高整个SLAM系统中的状态估计精度;再次,为了验证所提出算法的性能,本文通过仿真实验与平
【机 构】
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华北电力大学控制与计算机工程学院,北京,102206 中国电子科技集团第52研究所,杭州,3100
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本文提出了一种基于改进增量平滑的SLAM后端优化算法,用以提高SLAM问题中的状态估计精度.首先,为了减少线性化带来的误差,本文采用无迹变换及数值微分理论来求解SLAM问题中的Jacobian矩阵,从而提高其求解精度;其次,将上述求解的Jacobian矩阵引入基于增量平滑的SLAM框架中,进行后端优化更新,以提高整个SLAM系统中的状态估计精度;再次,为了验证所提出算法的性能,本文通过仿真实验与平滑构图算法SAM(Smoothing and Mapping)进行了性能比较,结果显示在进行批量优化时本文的算法求解精度更高;最后,在实际单口视觉SLAM实验中与增量式平滑算法iSAM2进行了性能比较,结果显示本文算法的优化结果误差小于原始增量平滑算法的误差.
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