基于特征分解的快速位姿图优化算法

作     者：李雨洁 魏国亮 蔡洁 王苗苗 Li Yujie;Wei Guoliang;Cai Jie;Wang Miaomiao

作者机构：上海理工大学理学院上海200093 上海理工大学管理学院上海200093 

基　　金：上海市“科技创新行动计划”国内科技合作项目(20015801100) 

出 版 物：《计算机应用研究》 (Application Research of Computers)

年 卷 期：2022年第39卷第10期

页      码：3065-3070页

摘      要：位姿图优化(pose graph optimization,PGO)是计算机视觉领域中广泛应用的高维非凸优化算法,很难直接求解,主要依赖于迭代技术,对初始值的质量要求较高,在实践中很难得到保证。针对位姿图优化问题进行了研究,提出了基于特征分解的位姿图简单封闭解算法,该算法首先对PGO问题的最大似然估计进行半定松弛,然后将其转换为特征分解问题,并利用数据的稀疏性设计了改进的模型降阶方法进行求解,进一步提高了算法的计算速度。算法具有可伸缩性、计算成本低和精度高等优点。最后,在模拟和真实的位姿图数据集上进行实验评估,结果表明在不影响精度的情况下,该算法可以快速地进行位姿图优化。

主 题 词：位姿图优化 最大似然估计 特征分解 模型降阶 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.19734/j.issn.1001-3695.2022.02.0122

馆 藏 号：203114636...