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Graph-basiertes SLAM
Eine SLAM-Formulierung, bei der Roboterposen und Landmarken Knoten in einem Graphen sind und Sensormessungen zwischen ihnen Kanten mit zugehörigen Nebenbedingungen sind. SLAM wird gelöst, indem der Graph optimiert wird, um die Konfiguration der Knoten zu finden, die alle Nebenbedingungen am besten erfüllt. Graph-Optimierungs-Backends umfassen g2o, GTSAM und iSAM2. Die meisten modernen visuellen und LiDAR-SLAM-Systeme verwenden graph-basierte Formulierungen.