MMJan, 2018

基于多路径的 SLAM 信念传播算法

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TL;DR基于射频信号和几何特征的多路复信道机制关联定位的 SLAM 算法，将模糊传播和 PC 特征关联抽象为虚拟锚点和物理锚点，并用贝叶斯模型和因子图表示定位问题，实现了对移动体和虚拟锚点位置的联合估计。该算法具有低计算复杂度和良好的规模性，并在室内环境中的实验中表现出优秀的性能。
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发现论文，激发创造
  • 5G SLAM 中的扩散多径利用

    本研究提出了一种新的方法，可以利用每个地标的所有可用多径信号进行映射，并将其纳入到 5G SLAM 问题的 Poisson 多伯努利混合中，以解决在车联网中利用 5G 毫米波信号共同定位接收器和绘制传播环境的问题。仿真结果表明了该方案的有效性。

    Jun, 2020

  • 室内定位中多径组成中的位置相关信息评估

    本文提出了一种使用等效费舍尔信息的综合框架，用于定量化墙面和天花板的反射分路分量所得的位置相关信息。

    Sep, 2014

  • 车辆定位的粒子滤波 SLAM

    利用粒子滤波 (SLAM) 方法，结合编码数据和光纤陀螺数据实现车辆运动的精确估计，激光雷达技术提供环境感知，建立了一个粒子滤波 (SLAM) 框架，以有效地解决机器人系统中的同时定位和地图构建的复杂性。

    Feb, 2024

  • 一种基于频谱学习的仅距离感知 SLAM 方法

    提出一种新的光谱学习算法，可用于处理已知对应关系的距离数据的同时定位和映射问题，在统计一致性和没有局部极值等方面具有可取的特性，在计算要求低和跟踪表现好的同时，避免了使用转移或测量模型进行线性化所产生的严重误差。

    Jul, 2012

  • 基于集合类型置信传播的应用于地图绘制、多目标跟踪、同步定位与制图和分布式任务分配

    本文开发了用于集合类型随机变量的信念传播规则，并提出了存在随机元素和基数的集变量节点的因子图，将该方法应用于同时定位和地图制图中，并证明了提出的方法相较于标准的信念传播方法在性能上有更好的表现。

    May, 2023

  • 基于视觉 SLAM 的光度捆绑调整

    本文提出了一种新颖的算法，用于直接从图像数据中联合优化结构和运动参数，而无需依赖固定和已知的对应关系。

    Aug, 2016

  • DeepFactors：实时概率稠密单目 SLAM

    该研究论文利用学习到的紧凑深度图表示和重构三种不同类型的误差，将光度误差，重投影误差和几何误差应用于标准因子图软件中，将不同的方法统一到概率框架中，实现实时性能的同时对现实世界序列的轨迹估计和深度重建进行评估，并呈现了估计的丰富几何示例。

    Jan, 2020

  • 高斯置信度传播下的多机器人协作规划分配

    本文提出了一种基于高斯信念传播的分布式技术 GBP Planning，用于解决多机器人规划问题，该方法可以在复杂的场景中实现高效的协作规划并保持短、快速、平滑的轨迹。

    Mar, 2022

  • 利用高效的非参数信念传播进行节肢物体的分解姿态估计

    本文介绍了一种基于非参数信念传播算法的分解方法，用于估算具有连接约束的物体单元的姿态，并评估其对具有连接对象的场景的收敛特性。

    Dec, 2018

  • 实时单目物体感知稀疏 SLAM

    本文在单目 SLAM 框架中嵌入了实时深度学习的目标检测器，将普通物体表示为四面体，进一步细化物体重建，检测附加平面标志并建模为独立地标志，可大幅提高系统的定位性能和语义地图的丰富程度。

    Sep, 2018