同時位置特定と地図作成のためのマルチレベルリラクゼーションアルゴリズム

本論文では、移動ロボットによる同時位置特定と地図作成（SLAM）の問題に対処します。部分微分方程式を解くために使用されるマルチグリッド法に由来する増分SLAMアルゴリズムを導入します。このアプローチは、複数の解像度レベルで地図を最適化するため、ロボットマッピングの以前のリラクゼーションメソッドの性能を向上させます。得られたアルゴリズムは、非常に大きなループを閉じる場合でも、典型的な屋内環境の推定された特徴の数に対して線形の更新時間を持ち、他のSLAMアルゴリズムと比較して非線形性の処理において利点を提供します。また、2つの有名なデータセットを使用した代替アルゴリズムとの実験的比較と、実際のロボットでのマッピング結果も提示します。