Incremental Smoothing and Mapping with iSAM.pdf
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简介：
本文介绍了iSAM算法，一种用于增量平滑与建图的有效方法，特别适用于机器人领域的定位与地图构建。
增量平滑与建图（iSAM）是一种新颖的方法用于解决同时定位与建图（SLAM）问题。这一问题关注的是机器人在运动过程中如何基于所有可用的传感器数据来估计其轨迹以及环境地图。iSAM提供了一种有效且精确的解决方案，它通过快速地进行增量矩阵分解实现这一点，并利用更新平滑信息矩阵的QR分解技术只重新计算实际变化的部分条目。
这种方法即使对于包含大量循环结构的复杂机器人路径也表现出色，因为它能够定期重排变量以避免不必要的填充因子矩阵。此外，为了实现实时数据关联，iSAM提供了基于分解信息矩阵的有效算法来访问感兴趣的估计不确定性。
以下是iSAM的关键特点：
1. 实现了实时操作，并适用于大规模环境。
2. 支持在线数据关联，允许系统在实际运行中即时处理新来的传感器数据。
3. 基于因子图的方法将整个轨迹纳入估计问题的考虑范围之内，简化了解决方案的设计。
4. 具有增量特性：能够迅速更新新的传感器信息，并且无需重新计算之前的全部路径和地图。
iSAM技术的核心在于其对因子图和平滑方法的应用，特别是QR分解。通过这种方式，在处理新数据时只需维护当前矩阵的局部变化部分即可快速地完成任务，大大减少了所需的运算量。
这种增量性的特征使得iSAM非常适合于机器人在真实世界中的定位与建模需求。例如，在搜索和救援、侦察以及娱乐领域中，SLAM技术的应用对于顺利完成任务至关重要。通过实时处理传感器数据更新其位置估计及地图信息，使机器人能够在未知环境中导航并执行特定的任务。
从学术研究的角度来看，iSAM的引入代表了在SLAM领域的重大进展。尽管过去十年间在此领域取得了许多进步，但很少有方法能够同时满足增量性、实时性以及在线数据关联的要求。而iSAM的成功在于它采用了分解平滑问题信息矩阵的方法来简化整体解决方案。
为了全面评估iSAM各个组成部分及其总体算法的性能表现，研究人员利用了多种模拟和真实世界的数据集进行测试。这些测试涵盖了仅使用标志物及包含姿态设定的情况，并证明了该方法在实际应用中的有效性和实用性。
总的来说，iSAM技术对于机器人学以及人工智能领域来说是一个重要的技术突破。它不仅推动了SLAM算法的发展方向，还为实时、增量式处理和环境地图构建提供了新的解决方案途径；同时其因子图和平滑技术的应用也具有广泛的前景，在计算机视觉、信号处理及统计推断等领域同样可以得到应用和发展。
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