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Enregistrement W4403124187 · doi:10.1109/tro.2024.3475220

On Semidefinite Relaxations for Matrix-Weighted State-Estimation Problems in Robotics

2024· article· en· W4403124187 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Robotics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotics and Sensor-Based Localization
Établissements canadiensCanada Research ChairsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungAgence Nationale de la RechercheNational Science Foundation
Mots-clésRoboticsSemidefinite programmingArtificial intelligenceState (computer science)Matrix (chemical analysis)Mathematical optimizationMathematicsComputer scienceAlgorithmRobot

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, there has been remarkable progress in the development of so-called <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">certifiable perception</i> methods, which leverage semidefinite, convex relaxations to find <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">global optima</i> of perception problems in robotics. However, many of these relaxations rely on simplifying assumptions that facilitate the problem formulation, such as an <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">isotropic</i> measurement noise distribution. In this article, we explore the tightness of the semidefinite relaxations of <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">matrix-weighted</i> (anisotropic) state-estimation problems and reveal the limitations lurking therein: matrix-weighted factors can cause convex relaxations to lose tightness. In particular, we show that the semidefinite relaxations of localization problems with matrix weights may be tight only for low noise levels. To better understand this issue, we introduce a theoretical connection between the posterior uncertainty of the state estimate and the certificate matrix obtained via convex relaxation. With this connection in mind, we empirically explore the factors that contribute to this loss of tightness and demonstrate that <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">redundant constraints</i> can be used to regain it. As a second technical contribution of this article, we show that the state-of-the-art relaxation of scalar-weighted simultaneous localization and mapping cannot be used when matrix weights are considered. We provide an alternate formulation and show that its semidefinite program relaxation is not tight (even for very low noise levels) unless specific <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">redundant constraints</i> are used. We demonstrate the tightness of our formulations on both simulated and real-world data.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle