因子图上的增广Lagrangian如何
摘要：使用因子图作为强大的图形表示方法，可以模拟机器人领域的多个问题。在同时定位和建图（SLAM）、计算机视觉和定位等领域中广泛应用。本文描述了一种扩展因子图求解器的方法，以填补与其他领域（如最优控制）之间的差距。我们的方法的核心思想是在图的因子中封装增广拉格朗日（AL）方法，可以直接集成到现有的因子图求解器中。我们通过解决三个应用问题展示了我们方法的普适性：位姿估计、旋转同步和伪全向平台的模型预测控制（MPC）。我们使用C++和ROS实现了我们的方法。除了方法的普适性外，应用结果表明我们可以与特定领域的方法进行有利的比较。
作者：Barbara Bazzana, Henrik Andreasson, Giorgio Grisetti
论文ID：2308.05444
分类：Robotics
分类简称：cs.RO
提交时间：2023-08-11