《用于鲁棒同步定位和测绘以及基于卫星的定位的可切换约束》

同时定位和映射（SLAM）一直是机器人技术中长期存在的研究问题。它描述了机器人绘制未知环境的问题，同时借助不完整的地图在其中进行定位。本书介绍了一种称为可切换约束的技术。可切换约束有助于提高 SLAM 对数据关联错误的鲁棒性，特别是针对误报闭环检测。当机器人错误地假设它重新观察了它已经绘制的地标时，或者当观察到的环境的外观与地图中其他地方的外观非常相似时，就会发生这种误报闭环检测。模棱两可的观察和外观在人造环境中（如办公楼层或郊区街道）非常常见，因此对虚假观察的鲁棒性成为SLAM的关键挑战。本书总结了基于因子图的SLAM技术的基础。在引入可切换约束的新思想之前，它解释了数据关联错误的问题。我们提出了可切换约束的数学推导和概率解释以及对不同数据集的评估。该书表明，可切换约束适用于SLAM问题之外，并展示了该技术在城市环境中提高卫星定位质量的有效性，其中多路径和非视距情况是常见的误差源。