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J-GLOBAL ID：201802215465757617   整理番号：18A1773162

高速グラフSLAMのための複雑性解析と効率的な測定選択プリミティブ【JST・京大機械翻訳】

Complexity Analysis and Efficient Measurement Selection Primitives for High-Rate Graph SLAM

著者 (3件)： Frey Kristoffer M. (MIT, Department of Aeronautics and Astronautics, Cambridge, MA, 02139, USA) ,  Steiner Ted J. (Technical Staff at Draper, Cambridge, MA, 02139, USA) ,  How Jonathan P. (MIT, Department of Aeronautics and Astronautics, Cambridge, MA, 02139, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICRA  ページ： 6505-6512  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スパース性はグラフベースSLAMにおける効率的な最適化のために重要であると広く認識されている。SLAMグラフのスパース性と構造が組み込まれた測定のセットを反映するので,スパース化のための多くの方法が,計算を減少させることにおいて提案されている。これらの方法は,グローバルレベルでの構造に関しては,エッジ数の低減に対して,しばしば狭く焦点を合わせている。そのような構造的にナイーブな技術は,攻撃的なせん定の後でさえ,有意な計算節約を生み出すことができない。これとは対照的に,測定デシメーションとキーフレーミングのような単純なヒューリスティックスは,経験的に有意な計算削減を生み出すことが知られている。ここでは,グラフ構造と計算の間の既存の解析的ギャップを橋渡しする除去複雑性(EC)と呼ばれる定量的計量を提案する。ECは一次計算ボトルネックの複雑さを定量化する:Gauss-Newton反復の因数分解ステップ。この計量を用いて,著者らは,決定とキーフレーミングが好ましいグローバル構造を課し,その結果,rが剪定率であるr2/9とr3の順に計算削減を達成することを示した。さらに,ECを示す数値結果を示し,バッチおよび増分(iSAM2)最適化の両方において計算の良好な近似を提供し,グローバルに効率的な構造を促進する剪定法がそうでないものより優れていることを実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  因数分解 ,  ロット ,  発見的方法 ,  *高速度 ,  デシメーション
準シソーラス用語： スパース性 ,  *複雑性 ,  グラフ構造 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： グラフ ,  SLAM ,  複雑性 ,  解析