OASIS:SLAM中的最優(yōu)感知安排
#論文# arxiv速遞|OASIS:SLAM中的最優(yōu)感知安排 【OASIS: Optimal Arrangements for Sensing in SLAM】 文章鏈接:[2309.10698] OASIS: Optimal Arrangements for Sensi... python開源代碼:https: //http://github.com/PushyamiKaveti/optimal_camera_placement 自主移動機器人上傳感器的數(shù)量和布置方式極大地影響其感知能力。確保傳感器的安裝方式能夠?qū)崿F(xiàn)準確的檢測、定位和建圖,對于下游控制任務(wù)的成功至關(guān)重要。然而,在設(shè)計新的機器人平臺時,研究人員和從業(yè)者通常模仿標準配置或最大限度地使用簡單的啟發(fā)式方法,如視場( FOV )覆蓋率來決定外感受性傳感器的放置位置。 在這項工作中,我們在同時定位與地圖構(gòu)建( SLAM )的背景下,對移動機器人感知這一被忽視的元素進行了信息論研究。我們展示了如何在最優(yōu)性性能準則下將傳感器布置問題形式化為子集選擇的形式。雖然這個公式在一般情況下是NP - hard的,但我們進一步表明,貪婪的傳感器選擇和基于快速凸松弛的事后驗證相結(jié)合,可以有效地恢復(fù)實際中可證實的最優(yōu)傳感器設(shè)計。合成實驗的結(jié)果表明,放置OASIS的傳感器在視覺SLAM估計的均方誤差方面優(yōu)于基準。
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