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基于 IMU 监督的神经网络室内定位技术
利用惯性测量单元（IMU）计算伪标签，本文提出了一种无需昂贵采集位置标签的无线电信号用户定位方法，并展示了在模拟和真实 5G 测量数据中达到分米级准确度的实验结果。IMU 辅助方法与完全监督方法相比性能相似，但部署所需的工作量明显减少。
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5 months ago
HaLo-NeRF：学习几何引导的语义，探索无约束照片集合
本文介绍了一种将大规模地标场景的神经表示与描述场景中的语义区域的文本相连接的本地化系统，通过利用最先进的视觉 - 语言模型以及适用于理解地标场景语义的改进，提供语义导航和细粒度理解的语义接口。
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5 months ago
基于注意力神经网络的移动机器人轮式里程校正在线学习
本文提出了一种基于在线学习和神经网络的轮式编码器校正方法，以提高机器人的定位系统的准确性。与传统的神经网络和滤波器校正算法相比，该方法表现出明显的技术优势，并且不需要耗时的数据收集过程。
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a year ago
使用 LiDAR 强度图学习定位
本文提出了一种实现实时、不需要校准的自动驾驶汽车定位系统，该方法通过学习将在线 LiDAR 扫描和强度图嵌入到联合的深度嵌入空间中，并通过嵌入之间的有效卷积匹配来进行定位。在不同的 LiDAR 传感器和环境下，我们的系统能够以 15Hz 的
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4 years ago
基于多传感器融合的多样城市场景下强健而精确的车辆定位
该研究提出了一种鲁棒且精确的定位系统，能够通过多传感器融合，特别是利用 LiDAR 强度和高度提示来提高在城市、高速公路和隧道等环境中的准确性和鲁棒性，并在大型自动驾驶车队中得到验证。
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7 years ago
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