Interested Article - DP-SLAM

DP-SLAM ( англ. Distributed Particle — Simultaneous Localization And Mapping ) — один из подходов к решению задачи позиционирования подвижного робота методом SLAM , который использует относительно несложный фильтр частиц над массивом карт и положений робота. Этот метод был предложен исследователями университета Дьюка ( Северная Каролина ) в их публикации для Международной объединенной конференции по искусственному интеллекту IJCAI ( англ. International Joint Conferences on Artificial Intelligence ) в 2003 году . Через год на Международной конференции по робототехнике и автоматизации ( англ. IEEE International Conference on Robotics and Automation ) ими была представлена модернизированная версия алгоритма DP-SLAM 2.0 .

Описание метода

Применение метода стало возможным благодаря резкому удешевлении современной лазерной дальномерной техники и значительному прогрессу, достигнутому в области многочастичной фильтрации. В ходе работы создателям DP-SLAM удалось избежать применения затратных по времени EM-алгоритмов для многопроходного построения предварительных эвристических оценок базовой схемы SLAM . Взяв за отправную точку архитектуру метода FastSLAM в вычислительном алгоритме DP-SLAM удалось отказаться от использования маркеров-ориентиров, выделенных в окружающей робота среде. Такая редукция вычислительной схемы автоматически устранила широкий класс проблем, связанных с ассоциативностью экспериментальных данных и с априорными предположениями о маркерах. Однако издержкой такого подхода стала необходимость манипулировать и обновлять в памяти значительные объёмы информации с сотнями участков локально-промеренных карт местности. Тем не менее, представленный алгоритм в наихудшем случае продемонстрировал логоквадратичную сложность в зависимости от количества отсчётов и линейную сложность в зависимости от обозреваемой лазерным сенсором площади .

Структурное представление карты

Карта представляется в виде сетки с заполнением ячеек, занятых препятствиями.

Хранить такую карту удобно в виде массива, где элементы, отражающие положение препятствий, имеют значение 1, а все остальные — 0.

Оценка метода

Метод вызвал определённый интерес среди специалистов по прикладной математике и робототехнике . В ряде научных публикаций его эффективность — в сочетании с ^* типа « генеалогическое древо » для представления оцифрованных карт местности — получила весьма высокие оценки . В 2007 году, благодаря наличию в открытом доступе детальной документации и относительной простоте реализации, характеристики метода DP-SLAM стали объектом скрупулёзного сопоставления с некоторыми другими вариантами ( и ) общего алгоритма SLAM . В 2010 году группа французских исследователей обратила внимание, что программное воплощение алгоритмической базы DP-SLAM потребует не более, чем 200 строк кода на языке программирования Си .

Примечания

↑ A. Eliazar, R. Parr. : [ англ. ] : [ 6 июля 2017 ]. — IJCAI. — 2003.
A. Eliazar, R. Parr. : [ англ. ] : [ 12 февраля 2019 ]. — IEEE International Conference on Robotics and Automation. — 2004. — doi : .
S. Thrun, J. Leonard. Simultaneous Localization and Mapping // Springer Handbook of Robotics / B. Siciliano, O. Khatib. — Springer, 2008. — P. 883. — ISBN 978-3-540-23957-4 .
R.Ouellette, K. Hirasawa. : [ англ. ] : [ 12 февраля 2019 ]. — IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. — 2007. — P. 1479—1484. — doi : .
B. Steux, O. Hamzaoui. : [ англ. ] : [ 12 февраля 2019 ]. — 11th International Conference on Control Automation Robotics & Vision. — 2010. — P. 1975—1979. — doi : .