主动同时定位与建图研究综述：现状与新前沿
机器人学
2023-02-14 v2
摘要
主动同时定位与建图（SLAM）是指规划并控制机器人运动，以构建最准确、最完整的环境模型的问题。自三十多年前首项主动感知的基础性工作问世以来，该领域在不同科学界中受到越来越多的关注。这带来了许多不同的方法与表述，使得对当前趋势的综述对于新手和经验丰富的研究人员都必要且极具价值。在本文中，我们综述了主动SLAM的最新进展，并深入探讨了仍需关注以满足现代应用需求的开放挑战。在提供历史视角后，我们给出了统一的问题表述，并回顾了成熟的模块化求解方案，该方案将问题解耦为识别、选择和执行潜在导航动作的三个阶段。随后我们分析了替代方法，包括信念空间规划（belief-space planning）和深度强化学习技术，并回顾了多机器人协调的相关工作。本稿件最后讨论了新的研究方向，涉及可复现研究、主动空间感知和实际应用等议题。
引用
@article{arxiv.2207.00254,
title = {A Survey on Active Simultaneous Localization and Mapping: State of the Art and New Frontiers},
author = {Julio A. Placed and Jared Strader and Henry Carrillo and Nikolay Atanasov and Vadim Indelman and Luca Carlone and José A. Castellanos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.00254},
year = {2023}
}
备注
Accepted to IEEE Transactions on Robotics (T-RO). 20 pages