Apr, 2025

转化与翻译占据网格映射:二维深度学习优化的同步定位与地图构建

TL;DR本研究解决了二维SLAM在复杂环境中由于测距和姿态估计不准确而造成的地图质量下降的问题。文章提出了一种新颖的转化与翻译占据网格映射(TT-OGM)方法,通过引入生成对抗网络(GAN)和深度强化学习(DRL)来提高地图质量,并在实时数据上进行了验证。研究表明,该方法在复杂场景中生成高质量占据网格,显著超过了现有SLAM算法的能力。