odometry estimation | BriefGPT

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TransFusionOdom: 基于 Transformer 的 LiDAR - 惯导融合里程估计
本研究中，我们提出了一个基于 Transformer 的 LiDAR-Inertial 融合（即 TransFusionOdom）的端到端受监督的 odom 估计框架，用于解决传感器融合中的挑战性问题。我们提出的多注意力融合模块可展示多种同
PDFa year ago
基于长期循环卷积网络的 LiDAR 车载测距累计定位系统
使用深度学习基于 LRCN 结构的 LiDAR 里程计估计方法，可精确预测连续机器人运动的姿态，经实验证明其在公共数据集 KITTI 中表现良好。
PDFa year ago
MM雷达下的关键点鲁棒性预测学习：在里程计估计和度量定位中的应用
本文提出了一种用于雷达中自学习检测鲁棒关键点从而进行里程计估计和度量本地化的自监督框架。通过在我们的架构中嵌入可微分的基于点的运动估计器，我们仅通过本地化误差学习关键点的位置、分数和描述符，该方法避免了对什么是鲁棒关键点的任何假设，并且能够
PDF4 years ago
用于视觉定位和里程计的深层辅助学习
本研究提出了一种新的基于卷积神经网络的多任务全局姿态矫正和里程计评估方法 VLocNet，该模型结构紧凑、可实现实时推断，并采用了一种新颖的辅助损失函数来利用相关位姿信息进行训练，在室内和户外数据集上的实验结果表明，该模型具有可与 SIFT
PDF6 years ago
使用 Velodyne LiDAR 辅助 IMU 的 CNN 里程计估计
本文介绍了一种使用卷积神经网络从 3D LiDAR 扫描中进行测距估计的新方法。使用 IMU 传感器支持和备用 CNN 模型实现了高质量的测距估计和 LiDAR 数据注册。该方法可以用于取代轮式编码器进行测距估计或补充缺失的 GPS 数据，
PDF7 years ago