基于回环边残差聚焦权重模型的位姿图优化算法

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摘 要：基于图优化的同时定位与建图（SLAM）系统中含有大噪声的回环边，可能严重阻碍优化器迅速收敛到最优解，显著降低定位精确性和地图一致性。因此，针对大噪声回环边的优化算法的鲁棒性至关重要。引入K-means聚类思想，对回环边残差值进行分类，进而建立了一种新的残差阈值模型，自适应调整回环边在优化时的权重，减少回环边对优化的影响；然后，基于迭代重加权最小二乘的思想形成了RW-RLSPGO 算法（residual weighted enhancement for recursive least squares pose graph optimization algorithm，RW-RLSPGO）；最后，在模拟和真实的PGO数据集上进行蒙特卡罗实验。（剩余16646字）