Observability is a key aspect of the state estimation problem of SLAM, However, the dimension and variables of SLAM system might be changed with new features, to which little attention is paid in the previous work. In this paper, a unified approach of observability analysis for SLAM system is provided, whether the dimension and variables of SLAM system are changed or not, we can use this approach to analyze the local or total observability of the SLAM system.
Observability Analysis of Graph SLAM-Based Joint Calibration of Multiple Microphone Arrays and Sound Source Localization
Southern University of Science and Technology（南方科技大学）；China Agricultural University（中国农业大学）；Tokyo Institute of Technology（东京工业大学）；The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳））；University of Technology Sydney（悉尼科技大学）；City University of Hong Kong（香港城市大学）
多麦克风阵列在机器人听觉中有着广泛的应用，包括声源定位、音频场景感知和分析等。然而，由于存在许多未知参数，包括麦克风阵列之间的欧拉角、几何形状、异步因素等，多麦克风阵列的精确校准仍然是一个挑战。研究了基于图同时定位与地图构建（SLAM）的多麦克风阵列联合校准和声源定位问题。通过使用Fisher信息矩阵（Fisher information matrix）的方法，我们专注于上述校准问题的图SLAM框架的可观测性分析。我们彻底调查的未知参数，包括欧拉角，几何形状，麦克风阵列之间的异步效应，声源位置的可识别性。我们建立的必要/充分条件下，在该条件下，矩阵和雅可比矩阵具有满列秩，这意味着未知参数的可识别性。这些条件与声源的运动变化和麦克风阵列的配置密切相关，并且具有直观和物理的解释。我们还发现了几种情况下，未知参数是不唯一可识别的。所有的理论研究结果表明，使用模拟数据。
Bidirectional Trajectory Computation for Odometer-Aided Visual-Inertial SLAM
National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室）；School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院）
Graph-based Thermal-Inertial SLAM with Probabilistic Neural Networks
CCDC Army Research Laboratory（美国陆军作战能力发展司令部陆军研究实验室）；University of Oxford（牛津大学）；Monash University（莫纳什大学）；University of Edinburgh（爱丁堡大学）；University of Cambridge（剑桥大学）
Synchronous Observer Design for Landmark-Inertial SLAM with Magnetometer and Intermittent GNSS Measurements
Centre for Systems and Control, Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院孟买分校系统与控制中心）；School of Aerospace, Mechanical and Mechatronic Engineering (AMME), Faculty of Engineering, University of Sydney（悉尼大学工程学院航空航天、机械与机电工程系）
An almost globally convergent observer for visual SLAM without persistent excitation
Australian Centre for Field Robotics & Sydney Institute for Robotics and Intelligent Systems, The University of Sydney（悉尼大学澳大利亚野外机器人中心与悉尼机器人与智能系统研究所）；DJI Innovation Inc.（大疆创新科技有限公司）
SLAM-based Joint Calibration of Multiple Asynchronous Microphone Arrays and Sound Source Localization
Southern University of Science and Technology（南方科技大学）；China Agricultural University（中国农业大学）；Tokyo Institute of Technology（东京工业大学）；The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳））；University of Technology Sydney（悉尼科技大学）；City University of Hong Kong（香港城市大学）
A Consistency-Improved LiDAR-Inertial Bundle Adjustment
Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院航空信息研究所）；University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）；Aerospace Information Technology University（航空信息科技大学）；QiLu Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（齐鲁航空信息研究所）；School of Electronic, Electrical and Communication Engineering（电子电气与通信工程学院）
本文提出改进一致性的 LiDAR-惯性束调整方法，通过定制参数化和估计器提升 SLAM 系统的准确性和可观测性。
FIRE-LIVWO: Robust LiDAR-Inertial-Visual-Wheel Odometry via Failure-Immune mmWave Radar Enhancement
School of Mechatronic Engineering, China University of Mining and Technology（中国矿业大学机电工程学院）；Jiangsu Collaborative Innovation Center of Intelligent Mining Equipment, China University of Mining and Technology（中国矿业大学江苏省智能采矿装备协同创新中心）；National Key Laboratory of Intelligent Mining Equipment Technology, China University of Mining and Technology（中国矿业大学智能采矿装备技术全国重点实验室）
