CARD, abreviação de “Interface de Certificado para Ação com Prova para Grafos de Medições Relativas”, é uma estrutura que conecta certificados matemáticos em estimativa geométrica a ações que um robô pode executar. O trabalho ressalta que o resultado de um verificador, uma transformação física e o suporte de prova necessário para autorizar um serviço são objetos distintos e devem ser registrados como tais.

A estrutura representa uma ação junto com sua testemunha exata de prova. Isso permite distinguir uma mudança na ação de uma mudança ou reparo na testemunha que a fundamenta. Os autores derivam uma condição para que o custo de acompanhar ambos seja igual ao de acompanhar apenas a ação: uma sequência de ações semanticamente ótima deve ter um caminho de testemunhas com custo de reparo zero.

A CARD também modela a aquisição de provas como uma decisão sensível ao tempo. Sob amostragem uniforme sem reposição, o número de serviços úteis segue um rendimento hipergeométrico. Quando as solicitações são feitas à população elegível, cada solicitação produz um serviço útil sob a condição de confirmação ativa observada no estudo.

A avaliação principal abrange 404 casos Full16 de 20 voos de um sistema de levantamento aéreo AA15-X500. Todos os 404 pontos do otimizador confirmados pelo verificador diferiram da referência, com discrepâncias medianas de rotação e translação de 1.9891 graus e 21.6322 metros. Em contraste, as transformações pareadas de navegação causal foram compatíveis com a referência nos 404 casos; suas discrepâncias medianas foram de 0.0036566 graus e 0.0104519 metros.

Um estudo de aquisição separado utilizou 170 candidatos, dos quais 155 eram elegíveis, e testou cinco orçamentos de solicitação. A maior diferença entre a previsão hipergeométrica e o número médio observado de serviços sob seleção aleatória comum foi de 0.8412. A seleção aleatória comum pareada alcançou 0 de 50 sucessos no alvo, enquanto a seleção aleatória pareada por capacidade de ação alcançou 50 de 50 e igualou a política CARD.

Para a avaliação subsequente, os autores testaram 11 casos dos conjuntos de dados KITTI, EuRoC e TUM SLAM. As intervenções aleatórias em grafos tiveram razões de tempo de execução do otimizador entre 1.128 e 67.65 vezes as das intervenções CARD. Os registros do solucionador atribuíram a diferença ao preenchimento de eliminação, ao tamanho do fator de Cholesky e à fatoração numérica.

Fontes: arXiv cs.AI.