AdaptSLAM：基于不确定性最小化的资源受限边缘辅助自适应 SLAM
系统与控制
2023-01-12 v1 系统与控制
摘要
边缘计算日益被提议作为降低运行同步定位与建图（SLAM）算法的移动设备资源消耗的解决方案，多数边缘辅助 SLAM 系统假设移动设备与边缘服务器间的通信资源无限，或依赖启发式方法选择传至边缘的信息。本文提出 AdaptSLAM，一种边缘辅助的视觉（V）与视觉惯性（VI）SLAM 系统，可适应可用的通信与计算资源，基于我们开发的理论严谨方法，在资源约束下为移动设备与边缘服务器选择关键帧（代表性帧）子集以构建最佳局部与全局地图。我们将 AdaptSLAM 实现为可与最先进开源 V- 与 VI-SLAM ORB-SLAM3 框架协同工作，并证明在受限网络带宽下，AdaptSLAM 相较最佳基线方法将跟踪误差降低 62%。
引用
@article{arxiv.2301.04620,
title = {AdaptSLAM: Edge-Assisted Adaptive SLAM with Resource Constraints via Uncertainty Minimization},
author = {Ying Chen and Hazer Inaltekin and Maria Gorlatova},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.04620},
year = {2023}
}
备注
Proceedings of the 2023 IEEE Conference on Computer Communications (INFOCOM), May 2023