Navegando visualmente el RMS Titanic con filtros de información SLAM

Este documento describe un algoritmo de localización y mapeo simultáneo (SLAM) basado en visión, de gran área, que respeta las restricciones de imágenes de bajo solapamiento típicas de los vehículos submarinos, aprovechando la información del sensor inercial que está rutinariamente disponible en dichas plataformas. Presentamos una nueva estrategia para acceder y mantener de manera eficiente límites de covarianza consistentes dentro de un filtro de información SLAM, aumentando así en gran medida la fiabilidad de la asociación de datos. La técnica se basa en resolver un sistema esparcido de ecuaciones lineales acoplado con la aplicación de actualizaciones de Kalman en tiempo constante. Se muestra que el método produce estimaciones de covarianza consistentes adecuadas para la planificación robótica y la asociación de datos. Se presentan resultados del mundo real para una implementación de SLAM de 6 grados de libertad basada en visión, utilizando datos de una reciente encuesta ROV del naufragio del RMS Titanic.