OASIS：SLAM中的最优感知安排

#论文# arxiv速递|OASIS：SLAM中的最优感知安排 【OASIS: Optimal Arrangements for Sensing in SLAM】 文章链接：[2309.10698] OASIS: Optimal Arrangements for Sensi... python开源代码：https: //http://github.com/PushyamiKaveti/optimal_camera_placement 自主移动机器人上传感器的数量和布置方式极大地影响其感知能力。确保传感器的安装方式能够实现准确的检测、定位和建图，对于下游控制任务的成功至关重要。然而，在设计新的机器人平台时，研究人员和从业者通常模仿标准配置或最大限度地使用简单的启发式方法，如视场( FOV )覆盖率来决定外感受性传感器的放置位置。 在这项工作中，我们在同时定位与地图构建( SLAM )的背景下，对移动机器人感知这一被忽视的元素进行了信息论研究。我们展示了如何在最优性性能准则下将传感器布置问题形式化为子集选择的形式。虽然这个公式在一般情况下是NP - hard的，但我们进一步表明，贪婪的传感器选择和基于快速凸松弛的事后验证相结合，可以有效地恢复实际中可证实的最优传感器设计。合成实验的结果表明，放置OASIS的传感器在视觉SLAM估计的均方误差方面优于基准。