ActiveSLAM的提出就是为了解决这一问题,ActiveSLAM会将机器人导航过程中更多其他的信息(比如:定位精度、光照影响、安全因素等)加入到路径选择过程中,虽然有时候会付出一些代价(比如路径更长,造成燃油等损耗的提高),但这些代价与考虑进去的信息相比往往无关痛痒;比如这里如果选择穿过丛林前往目标点,虽然距离稍长,会造成一...
主动SLAM是集决策、规控、定位与建图一体的问题,但落脚点仍然在SLAM上。在早期文献中A-SLAM被称作autonomous SLAM、adaptive exploration、SPLAM(同步规划定位与建图)、integrated exploration、Belief-space Planning(信念空间规划,之后会讲到为什么叫这个名字)。 在更早的时期,SLAM尚未出现,建图和定位作为分开的模块存在...
本文的设计思路是一个典型的ActiveSLAM问题,作者选择了使状态估计精度最大化的运动,使得无人机在运行过程中不至于发生定位丢失,而且他们没有摒弃了优化全局地图中的运动轨迹的方法,而是用滚动的方式来解决主动SLAM问题,这样有效地降低了计算资源。 形象说明:他们算法的示意图如上所示,这个方法遵循图中蓝色轨迹运动,这个...
一、定义与目标 定义：主动同步定位与建图是一个集决策、规划、定位与建图于一体的问题。 核心目标：通过主动选择机器人的运动策略，优化定位与地图构建的准确性和效率。二、与传统SLAM的区别 传统SLAM：依赖于被动地获取环境信息。 主动SLAM：主动选择观测方向与时机，增强定位的准确性，并通过选择最优视...
主动-SLAM（Active Simultaneous Localization and Mapping）是一个集决策、规划、定位与建图于一体的问题，其核心目标是通过主动选择机器人的运动策略，以优化定位与地图构建的准确性和效率。早期文献中，主动-SLAM概念被称为autonomous SLAM、adaptive exploration等，它与传统的passive SLAM（被动SLAM）形成...
Active SLAM using Connectivity Graphs as Priors 本文提出了一种基于先验信息的主动SLAM算法,算法具有以下能力: 根据先验信息进行建图 主动进行回环减小位姿误差 修正先验信息的错误 基于图的路径规划 本文设计的使用场景是,操作人员提供一个拓扑逻辑路线图,要求机器人遍历图的每一条边,最后回到起点。但是为了减少位姿...
论文阅读笔记_006 Active SLAM using 3D Submap Saliency for Underwater Volumetric Exploration 一、前言 作者是卡内基梅隆大学机器人研究所Sudharshan Suresh。本文介绍了一种适用于水下机器人的主动SLAM方法: 通过信息增益进行启发式探索; 对子地图的显著性进行衡量以确定回环目标;...
在本文中提出了一种模块化和层次化的方法来学习探索3D环境的策略,称为Active Neural SLAM。本文方法通过learned SLAM模块, 和global、localpolicies分析路径规划,充分整合了经典方法和learning-based方法的优势。使用该学习提供了输入模式方面的灵活性(learned SLAM模块),利用普遍存在的结构规则(global policies),并提供了...
active SLAM and exploration with Rao-Blackwellized Particle Filters. We propose an application of Kullback-Leibler divergence for the purpose of evaluating the particle-based SLAM posterior approximation. This metric is then applied in the definition of theexpected information from a policy, which ...
1)方向:主动SLAM-主动规划相机的运动来提高野外纹理分布不均场景下的SLAM精度或成功率。 2)背景:该工作面向野外机器人作业过程中的自主定位需求,针对野外环境下地形崎岖以及纹理分布不均等严重影响机器人自主定位精度的问题,完成了一套主动控制相机运动以增强机器人自主视觉定位性能的方案。 3)方法:该方案(如下图所示...