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그래프 기반 SLAM
로봇 포즈와 랜드마크가 그래프의 노드이고, 센서 측정값이 관련 제약 조건이 있는 엣지인 SLAM 공식화입니다. SLAM은 모든 제약 조건을 최적으로 만족하는 노드 구성을 찾기 위해 그래프를 최적화하여 해결됩니다. 그래프 최적화 백엔드에는 g2o, GTSAM, 그리고 iSAM2가 포함됩니다. 대부분의 현대 시각 및 LiDAR SLAM 시스템은 그래프 기반 공식화를 사용합니다.
로봇 포즈와 랜드마크가 그래프의 노드이고, 센서 측정값이 관련 제약 조건이 있는 엣지인 SLAM 공식화입니다. SLAM은 모든 제약 조건을 최적으로 만족하는 노드 구성을 찾기 위해 그래프를 최적화하여 해결됩니다. 그래프 최적화 백엔드에는 g2o, GTSAM, 그리고 iSAM2가 포함됩니다. 대부분의 현대 시각 및 LiDAR SLAM 시스템은 그래프 기반 공식화를 사용합니다.