基于活動分類器V2X基礎設施地圖的RO-SLAM技術改進

（Improved RO-SLAM using Activity Classification for Automated V2X Infrastructure Mapping）

近年來，無線傳感器在各種主流應用中逐漸流行起來。與此演變密切相關的消費者市場使用問題逐漸出現，即如何自動初始化和設置基礎設施。本文提出了一種解決這個問題的方法。該方法只通過測量錨點的移動范圍來構建基礎設施地圖。該方法還使用了逐步增益的后側地圖構建形式的實現基線SLAM。為了解決同步定位和地圖構建（RO-SLAM）的復雜問題，通過采用類似于馬爾可夫定位的錨概率網格圖方法。然而在城市地區(qū)，人們大多采用移動電話，而且行人或自行車具有特定的運動學行為。因此，我們將ROSLAM與基于支持向量機（SVM）的活動分類器進行配對，以提高錨定圖的準確性。通過仿真試驗驗證了該方法的收斂性，證明了在活動信息存在的情況下可以提高精度。

目前SLAM是本地化自組織、自動化整合解決方案中最有前途的方法之一。為了解決常見的SLAM問題，通常需要具有通用功能和參數化的復雜算法。此外，它適用于基于SVM的活動分類器，擴大了RO-SLAM預測估計的數據源。因此，本文考慮一個典型的城市交叉環(huán)境作為仿真基礎。仿真過程的軌跡包括從對象的運動行為中收集的某些活動類別以及具有多路徑概率的模擬測距距離。所提出的RO-SLAM算法的在線評估是基于錨定位圖準確性結果。本文還討論了錨點和軌跡的幾何差異與翻轉模糊效應之間的關系。總而言之，將RO-SLAM與活動信息分類器相結合是一種有前景的方法，可用于V2X基礎設施圖的構建。