DSpace DSpace UPC
 Català   Castellano   English  

E-prints UPC >
Altres >
Enviament des de DRAC >

Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem: http://hdl.handle.net/2117/6376

Arxiu Descripció MidaFormat
doc2.pdf383.12 kBAdobe PDFThumbnail
Veure/Obrir

Citació: Ila, V.; Porta, J.; Andrade-Cetto, J. Amortized constant time state estimation in SLAM using a mixed Kalman-information filter. A: European Conference on Mobile Robots. "European Conference on Mobile Robots (ECMR) 4th". Mlini: 2009, p. 211-216.
Títol: Amortized constant time state estimation in SLAM using a mixed Kalman-information filter
Autor: Ila, Viorela Simona Veure Producció científica UPC; Porta Pleite, Josep Maria Veure Producció científica UPC; Andrade-Cetto, Juan Veure Producció científica UPC
Data: 2009
Tipus de document: Conference lecture
Resum: The computational bottleneck in all informationbased algorithms for SLAM is the recovery of the state mean and covariance. The mean is needed to evaluate model Jacobians and the covariance is needed to generate data association hypotheses. Recovering the state mean and covariance requires the inversion of a matrix of the size of the state. Current state recovery methods use sparse linear algebra tools that have quadratic cost, either in memory or in time. In this paper, we present an approach to state estimation that is worst case linear both in execution time and in memory footprint at loop closure, and constant otherwise. The approach relies on a state representation that combines the Kalman and the information-based state representations. The strategy is valid for any SLAM system that maintains constraints between robot poses at different time slices. This includes both Pose SLAM, the variant of SLAM where only the robot trajectory is estimated, and hierarchical techniques in which submaps are registered with a network of relative geometric constraints.
ISBN: 978-953-6037-54-4
URI: http://hdl.handle.net/2117/6376
Versió de l'editor: http://www.ecmr09.fer.hr/
Apareix a les col·leccions:Institut de Robòtica i Informàtica Industrial, CSIC-UPC. Ponències/Comunicacions de congressos
VIS - Visió Artificial i Sistemes Intel.ligents. Ponències/Comunicacions de congressos
Altres. Enviament des de DRAC
Comparteix:


Stats Mostra les estadístiques d'aquest ítem

SFX Query

Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets.

Per a qualsevol ús que se'n vulgui fer no previst a la llei, dirigiu-vos a: sepi.bupc@upc.edu

 

Valid XHTML 1.0! Programari DSpace Copyright © 2002-2004 MIT and Hewlett-Packard Comentaris
Universitat Politècnica de Catalunya. Servei de Biblioteques, Publicacions i Arxius