一种3D不变-EKF SLAM的收敛性与一致性分析
机器人学
2017-02-23 v1
摘要
本文研究了基于不变扩展卡尔曼滤波器（RI-EKF）的同步定位与地图构建（SLAM）算法的收敛性和一致性性质。我们证明了该算法的基本收敛性质。这些证明不需要运动模型和观测模型的雅可比矩阵必须在真实值处求值的限制性假设。研究还表明，RI-EKF的输出在任何随机刚体变换下都是不变的，这与基于SO(3)的EKF SLAM算法（SO(3)-EKF）仅在确定性刚体变换下不变形成对比。我们还讨论了这些不变性对估计器一致性的影响。蒙特卡洛仿真结果表明，对于基于3D点特征的SLAM，RI-EKF优于SO(3)-EKF、Robocentric-EKF和“首次估计雅可比”EKF。
引用
@article{arxiv.1702.06680,
title = {Convergence and Consistency Analysis for A 3D Invariant-EKF SLAM},
author = {Teng Zhang and Kanzhi Wu and Jingwei Song and Shoudong Huang and Gamini Dissanayake},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.06680},
year = {2017}
}