【泡泡一分钟】基于云服务实现FastSLAM 2.0中的定位与建图

大家好，今天为大家带来的文章是——基于云服务实现FastSLAM 2.0中的定位与建图，该文章发表于CEE2017。

同时定位与构建地图（SLAM）任务的计算量非常大，十分耗时。位姿跟踪阶段的实时性是一个比较棘手的问题。若想获得机器人精准的位置信息，系统需要在可接受的延迟时间内估计出位姿变化。原始的FastSLAM2.0是个基于粒子滤波器设计的系统，每个粒子都包含了机器人定位问题以及地标物位置估计问题。本文的系统基于分布式的架构，将FastSLAM2.0设计成在云端执行的Map/Reduce过程，每个Map任务处理一个粒子，然后用一个Reduce任务挑选出最好的粒子，从而实现了跟踪和建图同时作为云端的服务进行操作。因此，机器人的板上系统不需要进行密集的运算。作者在公共数据集上与当前最好的系统进行了比对。结果表明，与单个机器人的执行结果相比，云端对跟踪任务的计算代价降低了83.6%。系统框图如下：