没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
首页机器人感知中的因子图理论与应用
机器人感知中的因子图理论与应用
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/star.98a08eaa.png)
"Factor Graphs for Robot Perception.pdf" 是一篇由 Frank Dellaert 和 Michael Kaess 撰写的关于因子图在机器人感知中的应用的学术文章。该文详细介绍了因子图如何作为强大的抽象工具来解决机器人领域的大型推断问题,如同时定位与建图(SLAM)等关键任务。因子图是概率图模型的一种,类似于贝叶斯网络和马尔可夫随机场,常见于统计建模和机器学习领域。 因子图提供了一种经济且直观的表示方式,有助于深入理解特定的推断问题,使问题解决方案的设计和软件实现模块化变得更加容易。文章特别关注了因子图在SLAM问题中的应用,展示了它们如何帮助机器人在现实世界中进行自我定位和环境建模。 文中还探讨了解决非线性因子图的非线性优化技术,这通常涉及到求解大型稀疏线性系统。稀疏因子图结构的理解是理解和改进稀疏分解方法的关键,这对于实现高性能算法至关重要。由于许多机器人推断问题是增量式的,因此文章也讨论了iSAM(incremental Smoothing and Mapping)算法,它能重用先前的计算,将增量矩阵分解方法解释为图形模型操作,引入了贝叶斯树的概念。 考虑到实际应用中通常会涉及三维旋转等非线性流形,作者还介绍了在非线性流形上进行优化的更复杂的方法。最后,文章给出了因子图在机器人感知中的广泛应用概述,强调了因子图在这一领域的广泛影响力。 "Factor Graphs for Robot Perception" 提供了一个全面的框架,用于理解和解决机器人技术中的复杂感知问题,特别是通过因子图和相关算法来实现高效、准确的定位和环境理解。该文不仅理论严谨,而且对实践应用具有指导价值,是机器人学和相关领域研究者的宝贵资源。
资源推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/65c183d368b24fab892f2ff62436488e_qq_43571525.jpg!1)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/user-vip.1c89f3c5.png)
q012
- 粉丝: 4
- 资源: 1
上传资源 快速赚钱
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
最新资源
- 计算机人脸表情动画技术发展综述
- 关系数据库的关键字搜索技术综述:模型、架构与未来趋势
- 迭代自适应逆滤波在语音情感识别中的应用
- 概念知识树在旅游领域智能分析中的应用
- 构建is-a层次与OWL本体集成:理论与算法
- 基于语义元的相似度计算方法研究:改进与有效性验证
- 网格梯度多密度聚类算法:去噪与高效聚类
- 网格服务工作流动态调度算法PGSWA研究
- 突发事件连锁反应网络模型与应急预警分析
- BA网络上的病毒营销与网站推广仿真研究
- 离散HSMM故障预测模型:有效提升系统状态预测
- 煤矿安全评价:信息融合与可拓理论的应用
- 多维度Petri网工作流模型MD_WFN:统一建模与应用研究
- 面向过程追踪的知识安全描述方法
- 基于收益的软件过程资源调度优化策略
- 多核环境下基于数据流Java的Web服务器优化实现提升性能
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035111.png)
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)