ソウル大学校とNASA Ames Centerの研究者らは、自己位置推定と地図構築を同時に行う技術「SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)」において、線形カルマンフィルタを用いた手法「Linear RGB-D SLAM（L-SLAM）」を発表しました。
論文：Linear RGB-D SLAM for Planar Environments
著者：Pyojin Kim, Brian Coltin, H. Jin Kim
本稿は、SLAMにおいて、ポーズグラフ最適化の代わりに、線形カルマンフィルタを用いてグローバル平面マップを生成するアプローチを提案します。
ポーズグラフ最適化とは、グローバルマップ生成のために、経由した場所を目印として保持する手法で、SLAMではよく知られるテクニックです。しかし、計算コストが高く失敗することがあります。
そこで、これらを解決するため、線形カルマンフィルタを用いてカメラ位置と平面ランドマークを推定する「Linear RGB-D SLAM（L-SLAM）」を提案します。
これらのことで、ループ検出やポーズグラフ最適化なしに、他の最先端のSLAM手法と比較して同等の結果を実証しました。また、L-SLAMをARに適応し使用する実用的応用も実証しました。
