Core Concepts
多レベルパーティショニングと加速されたリーマン最適化手法を組み合わせた新しい分散Pose-graph最適化アルゴリズムの提案。
Abstract
バックエンドのDCSLAM問題に対処する新しいアルゴリズムの提案。
多レベルグラフパーティショニングによるバランスの取れたサブグラフの生成。
IRBCD方法を使用してRiemannian manifold空間での最適化問題を解決。
他の分散グラフ最適化アルゴリズムと比較して、収束速度と解の品質が向上。
グラフパーティショニング手法比較
Highest設定が最も優れたパフォーマンスを示す。
サブグラフサイズがほぼ等しく、カットエッジ数が少ない。
IRBCDアルゴリズム評価
RBCDやRBCD++と比較して、IRBCDは収束までのイテレーション数が少なく、解決策に近い。
収束速度と解の品質で優れている。
完全なアルゴリズムの実験結果
完全なアルゴリズムは他の基準法よりも少ないイテレーションで最小目的値を得られる。
通信量因子や平均通信量も改善されている。
Stats
IRBCDアルゴリズムは収束まで150回未満しか必要としなかった。
Highest設定はカットエッジ数を1%未満に減らし、サブグラフサイズをほぼ等しく保つことが示された。
Quotes
"IRBCDアルゴリズムはRBCDやRBCD++よりも少ないイテレーションで収束する"
"Highest設定は最も優れたパフォーマンスを示す"