通过 SPD(3) 流形与改进代价函数实现物体路标参数化与约束的全局一致性
机器人学
2022-04-25 v1
摘要
物体级 SLAM 引入了具有语义意义且紧凑的物体路标，有助于室内机器人应用和室外自动驾驶任务。然而，物体级 SLAM 的后端存在奇异性问题，因为现有方法通过物体的尺度和位姿分别参数化物体路标。在该参数化方法下，同一个抽象物体可以通过将其物体坐标系旋转 90 度并交换其长与宽的数值来表示，使得同一物体路标的位姿不具有全局一致性。为避免奇异性问题，我们首先引入对称正定（SPD）矩阵流形作为改进的物体级路标表示，并进一步改进后端中的代价函数以使其与该表示兼容。我们的方法在仿真实验中展现出更快的收敛速度和更强的鲁棒性。在真实数据集上的实验也表明，使用相同的前端数据，我们的策略平均将建图精度提高了 22%。
引用
@article{arxiv.2204.10552,
title = {Making Parameterization and Constrains of Object Landmark Globally Consistent via SPD(3) Manifold and Improved Cost Functions},
author = {Yutong Hu and Wei Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.10552},
year = {2022}
}
备注
8 pages, 8 figures, submitted to IROS 2022 & RA-L