基于嵌套剖分的位姿图分层优化算法
Hierarchical pose graph optimization algorithm based on nested dissection
上海理工大学 a. 理学院; b. 管理学院, 上海 200093
摘要
位姿图优化 (pose graph optimization,PGO)是一种在同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)后端优化中常用的高维非凸优化算法,通常建模成极大似然估计。由于目前的PGO算法优化大规模大噪声数据集时很难在保证精度的同时提升速度,所以提出了一种基于嵌套剖分的位姿图分层优化算法。该算法首先建立不同距离度量的χ2检验模型,进而剔除异常值点。然后利用嵌套剖分算法将位姿图分割成一组子图,再从这些子图中提取出一个表示原SLAM问题的抽象拓扑的骨架图,从而优化该骨架图,完成初始化。最后在模拟和真实的位姿图数据集上进行实验评估,结果表明该算法在不影响精度的情况下,可以提高算法的计算速度,具有可伸缩性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62273239)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.08.0386
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第6期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1916-1920
文章编号: 1001-3695(2024)06-046-1916-05
发布历史
[2023-11-01] 优先出版
[2024-06-05] 印刷出版
引用本文
简单, 魏国亮, 蔡洁, 等. 基于嵌套剖分的位姿图分层优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (6): 1916-1920. (Jian Dan, Wei Guoliang, Cai Jie, et al. Hierarchical pose graph optimization algorithm based on nested dissection [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (6): 1916-1920. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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