Switchable Constraints for Robust Simultaneous Localization and Mapping and Satellite-Based Localization
Idioma: inglés
Editorial: Springer, Springer International Publishing Apr 2023, 2023
Serie: Libro 151 de 153 - Springer Tracts in Advanced Robotics
- Tapa dura
- Nuevo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) has been a long-standing research problem in robotics. It describes the problem of a robot mapping an unknown environment, while simultaneously localizing in it with the help of the incomplete map. This book describes a technique called Switchable Constraints.Switchable Constraints help to increase the robustness of SLAM against data association errors and in particular against false positive loop closure detections. Such false positive loop closure detections can occur when the robot erroneously assumes it re-observed a landmark it has already mapped or when the appearance of the observed surroundings is very similar to the appearance of other places in the map. Ambiguous observations and appearances are very common in human-made environments such as office floors or suburban streets, making robustness against spurious observations a key challenge in SLAM. The book summarizes the foundations of factor graph-based SLAM techniques. Itexplains the problem of data association errors before introducing the novel idea of Switchable Constraints. We present a mathematical derivation and probabilistic interpretation of Switchable Constraints along with evaluations on different datasets. The book shows that Switchable Constraints are applicable beyond SLAM problems and demonstrates the efficacy of this technique to improve the quality of satellite-based localization in urban environments, where multipath and non-line-of-sight situations are common error sources.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 200 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9783031240157
- Título
- Switchable Constraints for Robust Simultaneous Localization and Mapping and Satellite-Based Localization
- Autor
- Niko Sünderhauf
- Editorial
- Springer, Springer International Publishing Apr 2023
- Año de publicación
- 2023
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3031240154
- ISBN 13
- 9783031240157
- Peso del artículo
- 507 gramos
- Dimensiones
- 241x160x16 mm
- Serie
- Libro 151 de 153: Springer Tracts in Advanced Robotics
Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) has been a long-standing research problem in robotics. It describes the problem of a robot mapping an unknown environment, while simultaneously localizing in it with the help of the incomplete map. This book describes a technique called Switchable Constraints.Switchable Constraints help to increase the robustness of SLAM against data association errors and in particular against false positive loop closure detections. Such false positive loop closure detections can occur when the robot erroneously assumes it re-observed a landmark it has already mapped or when the appearance of the observed surroundings is very similar to the appearance of other places in the map. Ambiguous observations and appearances are very common in human-made environments such as office floors or suburban streets, making robustness against spurious observations a key challenge in SLAM. The book summarizes the foundations of factor graph-based SLAM techniques. Itexplains the problem of data association errors before introducing the novel idea of Switchable Constraints. We present a mathematical derivation and probabilistic interpretation of Switchable Constraints along with evaluations on different datasets. The book shows that Switchable Constraints are applicable beyond SLAM problems and demonstrates the efficacy of this technique to improve the quality of satellite-based localization in urban environments, where multipath and non-line-of-sight situations are common error sources.
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De la contraportada
Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) has been a long-standing research problem in robotics. It describes the problem of a robot mapping an unknown environment, while simultaneously localizing in it with the help of the incomplete map. This book describes a technique called Switchable Constraints. Switchable Constraints help to increase the robustness of SLAM against data association errors and in particular against false positive loop closure detections. Such false positive loop closure detections can occur when the robot erroneously assumes it re-observed a landmark it has already mapped or when the appearance of the observed surroundings is very similar to the appearance of other places in the map. Ambiguous observations and appearances are very common in human-made environments such as office floors or suburban streets, making robustness against spurious observations a key challenge in SLAM. The book summarizes the foundations of factor graph-based SLAM techniques. It explains the problem of data association errors before introducing the novel idea of Switchable Constraints. We present a mathematical derivation and probabilistic interpretation of Switchable Constraints along with evaluations on different datasets. The book shows that Switchable Constraints are applicable beyond SLAM problems and demonstrates the efficacy of this technique to improve the quality of satellite-based localization in urban environments, where multipath and non-line-of-sight situations are common error sources.
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