信息与控制

作者：郑劲康, 魏国亮, 蔡洁, 冒凡, 简单

关键词：SLAM, 位姿图优化, 错误闭环边, 边图, PageRank算法

基于图优化的同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)系统中，错误闭环边的存在会干扰图优化器的收敛，导致优化速度下降，从而降低了SLAM系统的精度和鲁棒性。因此，针对错误闭环边，提出了基于边图重构权重模型的位姿图优化(Edge Graph Reconstructed weight model for Pose Graph Optimization，EGR-PGO)算法，有效提高位姿图优化算法的鲁棒性。该算法引入边图转换模型，利用PageRank算法，对权重函数的参数进行动态调整，从而实现对闭环边权重的优化。在每次迭代过程中，该算法都会依据残差的变化量和闭环边的长度再次剔除错误闭环边，以降低错误闭环边对优化过程产生的干扰。最后，在PGO数据集上进行蒙特卡洛实验。实验结果验证了EGR-PGO算法的快速性和鲁棒性及剔除错误闭环边时的有效性。

来源：2025年第6期

《信息与控制》期刊编辑部

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