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分布式证明正确的姿态图优化( Distributed Certifiably Correct Pose-Graph Optimization )
Yulun Tian Kasra Khosoussi David M. Rosen Jonathan P. How
本文针对协同同步定位与映射(CSLAM)和分布式图像检索等应用，提出了一种资源感知的分布式机器人间环路闭合检测算法。在现实场景中，这个过程是资源密集型的，因为它涉及交换许多观察结果和几何式地验证大量潜在匹配。这给小型和低成本机器人带来了严峻的挑战，这些机器人具有各种操作和资源限制，例如能耗、通信带宽和计算能力。本文提出了一个框架，在该框架中，机器人首先交换紧凑查询以识别一组潜在的循环闭包。然后，我们寻求选择用于几何验证的潜在机器人间循环闭合的子集，该子集使单调子模块性能度量最大化，而不超过计算（几何验证的数量）和通信（几何验证的交换数据量）的预算。我们证明了这个问题在一般情况下是NP-hard的，并且给出了具有先验性能保证的有效逼近算法。在真实数据集和合成数据集上对提出的框架进行了广泛的评估。本文还提出了一个自然凸松弛方案来证明该框架的后验性能接近最优。
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