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2016IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA)
Stockholm,Sweden,May16-21,2016
TowardsLifelongFeature-BasedMapinSemi-StaticEnvironments
DavidM.Rosen,JulianMason,andJohnJ.Leonard
—Thefeature-basedgraphicalapproachtorobotic1.0Persistencefilteroutput
mapprovidesarepresentationallyrichandcomputationally
efficientframeworkforanautonomousagenttolearnamodel
ofivironment.However,thisformulationdoesnotnaturally0.8
supportlong-termautonomybecauseitlacksanotionofenvi-
ronmentalchange;inreality,“everythingchangesandnothing
standsstill,”andanymapandlocalizationsystemthataims0.6
tosupporttrulypersistentautonomymustbesimilarlyadaptive.
Tothatend,inthispaperweproposeanovelfeature-basedmodel
ofenvironmentalevolutionovertime.Ourapproachisbased0.4
uponthedevelopmentofanexpressiveprobabilisticgenerative
featurepersistencemodelthatdescribesthesurvivalof
semi-staticenvironmentalfeaturesovertime.Weshowthatthis0.2Truestate
modeladmitsarecursiveBayesianestimator,thepersistenceObservation
filter,thatprovidesanexactonlinemethodforcomputing,Filterbelief
0.0
ateaomentintime,anexplicitBayesianbeliefoverthe020406080100120140
persistenceofeachfeatureintheenvironment.Byorporating
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