Conceitos Básicos
本論文では、冗長な制約を自動的に見つけることで、ロボット状態推定問題の半正定値緩和を強化する手法を提案する。これにより、問題の大域的最適解を効率的に得ることができる。
Resumo
本論文では、ロボット状態推定問題を非線形最小二乗最適化問題として定式化し、その問題を半正定値緩和することで大域的最適解を得る手法を提案している。
具体的には以下の2つの手法を提案している:
AUTOTIGHT: 与えられた問題形式で、問題を強化するための冗長な制約を自動的に見つける手法。手動で冗長な制約を見つける必要がない。
AUTOTEMPLATE: 大規模な問題にも適用可能なように、AUTOTIGHT で見つかった冗長な制約をテンプレート化する手法。
これらの手法を用いることで、ロボット状態推定問題の大域的最適解を効率的に得ることができる。シミュレーションと実データを用いた実験により、提案手法の有効性を示している。また、既存研究で提案された半正定値緩和と比較し、提案手法が常により少ない冗長な制約で問題を強化できることを示している。
Estatísticas
範囲ベースの位置推定と ステレオベースの姿勢推定の問題において、提案手法の有効性を示した。
既存研究で提案された半正定値緩和と比較し、提案手法が常により少ない冗長な制約で問題を強化できることを示した。
Citações
"半正定値緩和は、ロボット状態推定問題の大域的最適解を得る上で重要な役割を果たしている。"
"冗長な制約は、緩和の強化に不可欠であるが、それらを手動で見つけるのは非常に面倒な作業である。"
"本論文では、冗長な制約を自動的に見つける手法を提案することで、ロボット状態推定問題の大域的最適解を効率的に得ることができる。"