時間：2013

作者：

創新點：

??提出一種分布式架構可用于協同vSLAM，經過測試健壯性較好
??本文認為分布式協同vSLAM難點：數據融合

初始條件：

??多UAV(帶立體攝像頭+IMU)

系統架構：

??EIF(external information filter)+CI(covariace intersection)→分布式C-vSLAM
??將單機SLAM的EKF換成EIF原因是較EKF，EIF更適合于協同
??CI作用是更好的實現數據融合

系統模型：

??兩部分：process model + observation model
??process model部分包含本機的處理過程，利用IMU采集的一些參數進行計算(具體算啥沒看懂)
??observation model部分是關于采集的landmark處理，更新系統參數的(具體也沒看懂)
??特征提取及匹配：
????用SIFT實現特征檢測+用RANSAC實現特征匹配

實驗：

??分了三種場景(這里的C-vSLAM是加入了EIF和CI的)
????1）C-vSLAM且通信資源無限
????2）C-vSLAM但通信資源有限
????3）S-vSLAM

實驗結論：

??1）無論是C-vSLAM還是S-vSLAM都比單純的INS要好
??2）資源不限情況下，C-vSLAM遠優于S-vSLAM
??3）資源有限情況下，C-vSLAM略優于S-vSLAM

局限性：

??本文只著重關注了數據融合部分，沒有從一個整體結構的角度上去考慮。對于單機的介紹比較少

相同的研究機構有兩篇相關作品(都在本文之前)：
1.Robust Cooperative UAV Visual SLAM(2011)
2.Adaptive_decentralised_cooperative_vision_based_simultaneous_localization_and_mapping_for_multiple_UAV(2011)

第一篇是實現中心化的C-VSLAM。詳細內容可見另一篇《論文筆記》Robust Cooperative UAV Visual SLAM
第二篇是實現分布式的DC-VSLAM。詳細內容可見另一篇《論文筆記》Adaptive decentralised_cooperative_vision_based_simultaneous_localization_and_mapping_for_mult

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的《论文笔记》Experimental Research on Cooperative vSLAM for UAVs的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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