Detail publikace
Fast Covariance Recovery in Incremental Nonlinear Least Square Solvers
Polok Lukáš, Ing. (UPGM FIT VUT)
Šolony Marek, Ing., PhD. (UPGM FIT VUT)
Zemčík Pavel, prof. Dr. Ing. (UPGM FIT VUT)
Smrž Pavel, doc. RNDr., Ph.D. (UPGM FIT VUT)
Mnoho estimačních problémů v robotice spoléhá na efektivní řešení nelineární metody nejmenších čtverců (NLS). Například SLAM lze formulovat jako maximum likelihood estimation (MLE) a řešit pomocí NLS, výsledkem je vektor průměrné hodnoty stavu systému. Pro mnoho aplikací je nutné znát také přidruženou kovarianci. Tento problém není snadný, neboť kovarianční matice je inverzí systémové matice a je obvykle zcela hustá.
Hlavní příspěvek tohoto článku je nový algoritmus pro rychlý inkrementální výpočet kovariance, doplněný vysoce efektivním neinkrementálním výpočtem. Tato kombinace podává o dva řády rychlejší řešení. Navrhovaný algoritmus pracuje s libovolným NLS solverem, a nějak nezávisí na algoritmech prezentovaných v našich předchozích článcích.
@INPROCEEDINGS{FITPUB10823, author = "S. Viorela Ila and Luk\'{a}\v{s} Polok and Marek \v{S}olony and Pavel Zem\v{c}\'{i}k and Pavel Smr\v{z}", title = "Fast Covariance Recovery in Incremental Nonlinear Least Square Solvers", pages = "1--8", booktitle = "Proceedings of IEEE International Conference on robotics and Automation", year = 2015, location = "Seattle, US", publisher = "IEEE Computer Society", ISBN = "978-1-4799-6922-7", doi = "10.1109/ICRA.2015.7139841", language = "english", url = "https://www.fit.vut.cz/research/publication/10823" }