Článek ve sborníku konference

ILA Viorela S., POLOK Lukáš, SMRŽ Pavel, ŠOLONY Marek a ZEMČÍK Pavel. Incremental Cholesky Factorization for Least Squares Problems in Robotics. In: Proceedings of The 2013 IFAC Intelligent Autonomous Vehicles Symposium. Gold Coast: IEEE Computer Society, 2013, s. 1-8. ISBN 978-3-902823-36-6. Dostupné z: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1474667015349284
Jazyk publikace:angličtina
Název publikace:Incremental Cholesky Factorization for Least Squares Problems in Robotics
Název (cs):Inkrementální Choleského faktorizace pro řešení problémů typu nejmenších čtverců pro robotické aplikace
Strany:1-8
Sborník:Proceedings of The 2013 IFAC Intelligent Autonomous Vehicles Symposium
Konference:The 2013 IFAC Intelligent Autonomous Vehicles Symposium
Místo vydání:Gold Coast, AU
Rok:2013
URL:http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1474667015349284
ISBN:978-3-902823-36-6
DOI:10.3182/20130626-3-AU-2035.00027
Vydavatel:IEEE Computer Society
Soubory: 
+Typ Jméno Název Vel. Poslední změna
iconiav2013.pdf1,72 MB2013-05-14 10:46:35
^ Vybrat vše
S vybranými:
Klíčová slova
Robotics, Least squares problems, SLAM, Incremental solvers
Anotace
Publikace se zabývá efektivním inkrementálním řešením least squares problémů, se zaměřením na použití v robotických aplikacích, zejména pak v řešení problému simultáního mapování a lokalizace. Výsledky jsou velmí dobré, podařilo se výrazně překonat všechny významné state of the art implementace.
Abstrakt
Online applications in robotics, computer vision, and computer graphics rely on eciently solving the associated nolinear systems every step. Iteratively solving the non-linear
system every step becomes very expensive if the size of the problem grows. This can be mitigated by incrementally updating the linear system and changing the linearization point only if needed. This paper proposes an incremental solution that adapts to the size of the updates while keeping the error of the estimation low. The implementation also differs form the existing ones in the way it exploits the block structure of such problems and offers efficient solutions to manipulate block matrices within incremental nonlinear solvers. In this work, in particular, we focus our effort on testing the method on simultaneous localization and mapping (SLAM) applications, but the applicability of the technique remains general. The experimental results show that our implementation outperforms the state of the art SLAM implementations on all tested datasets.
BibTeX:
@INPROCEEDINGS{
   author = {S. Viorela Ila and Luk{\'{a}}{\v{s}} Polok and
	Pavel Smr{\v{z}} and Marek {\v{S}}olony and Pavel
	Zem{\v{c}}{\'{i}}k},
   title = {Incremental Cholesky Factorization for Least
	Squares Problems in Robotics},
   pages = {1--8},
   booktitle = {Proceedings of The 2013 IFAC Intelligent Autonomous Vehicles
	Symposium},
   year = 2013,
   location = {Gold Coast, AU},
   publisher = {IEEE Computer Society},
   ISBN = {978-3-902823-36-6},
   doi = {10.3182/20130626-3-AU-2035.00027},
   language = {english},
   url = {http://www.fit.vutbr.cz/research/view_pub.php.cs.iso-8859-2?id=10347}
}

Vaše IPv4 adresa: 34.237.75.18
Přepnout na https