ISAM(增量式平滑和建圖方法)

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英文Incremental Smoothing And Mapping,iSAM是在即時定位與建圖(SLAM)中遇到的稀疏非線性問題的最佳化庫。iSAM庫提供高效的批量和增量最佳化算法,恢復精確的最小二乘解。該庫可以很容易地擴展到新的問題,包括已經提供經常遇到的2D和3D SLAM問題的解決方法。

基本介紹

  • 中文名:增量平滑和建圖方法
  • 外文名:Incremental Smoothing And Mapping
由Kaess et al., 2008; Kaess et al., 2010; Kaess et al., 2011; Kaess et al., 2012提出,iSAM是在同時定位和建圖(SLAM)中遇到的稀疏非線性問題的最佳化庫。iSAM庫提供高效的批量和增量最佳化算法,恢復精確的最小二乘解。該庫可以很容易地擴展到新的問題,經常遇到的2D和3D SLAM問題的功能已經提供。ISAM的算法最初是由麥可Kaess和弗蘭克·德拉特在喬治亞理工學院開發。
iSAM已成功地在包括地面機器人(DARPA LAGR平台,Willow Garage PR2),空中機器人(四旋翼飛行器)和水下機器人(Bluefin HAUV,Hydroid REMUS 100)等一系列移動機器人平台上線上使用。

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