更新时间:2024-05-21 16:47
英文Incremental Smoothing And Mapping,iSAM是在即时定位与建图(SLAM)中遇到的稀疏非线性问题的优化库。iSAM库提供高效的批量和增量优化算法,恢复精确的最小二乘解。该库可以很容易地扩展到新的问题,包括已经提供经常遇到的2D和3D SLAM问题的解决方法。
由Kaess et al., 2008; Kaess et al., 2010; Kaess et al., 2011; Kaess et al., 2012提出,iSAM是在同时定位和建图(SLAM)中遇到的稀疏非线性问题的优化库。iSAM库提供高效的批量和增量优化算法,恢复精确的最小二乘解。该库可以很容易地扩展到新的问题,经常遇到的2D和3D SLAM问题的功能已经提供。ISAM的算法最初是由迈克尔Kaess和弗兰克·德拉特在佐治亚理工学院开发。
iSAM已成功地在包括地面机器人(DARPA LAGR平台,Willow Garage PR2),空中机器人(四旋翼飞行器)和水下机器人(Bluefin HAUV,Hydroid REMUS 100)等一系列移动机器人平台上在线使用。