發(fā)頂會頂刊不再難！多傳感器融合SLAM、生成式AI、3DGS、NeRF、標(biāo)定等方向

　　首個(gè)理論+實(shí)踐課程《快速上手基于NeRF的SLAM：理論與實(shí)踐》第2期（新增40%新內(nèi)容）！

　　以下內(nèi)容來自小六的機(jī)器人SLAM學(xué)習(xí)圈（6年積累，全國最大的機(jī)器人SLAM交流社區(qū)，為SLAM行業(yè)從業(yè)者提供從入門、學(xué)習(xí)、交流、求職、線下鏈接、合作、咨詢、答疑等一系列的服務(wù)）知識星球每日更新內(nèi)容

　　必一運(yùn)動

　　ISER 2023 ETH蘇黎世皇家理工 探究融合還是不融合：空中機(jī)器人多傳感器融合中的測量一致性

　　飛行器不再局限于在開放空間中飛行：最近的工作主要集中在空中操縱和近距離檢查。這類應(yīng)用對狀態(tài)估計(jì)提出了嚴(yán)苛的要求：機(jī)器人必須結(jié)合多種來源的狀態(tài)信息，包括車載里程計(jì)和全球定位系統(tǒng)傳感器。然而，在接近或接觸結(jié)構(gòu)的情況下飛行是許多傳感模式的退化情況，機(jī)器人的狀態(tài)估計(jì)框架必須智能地選擇哪些傳感器是當(dāng)前值得信賴的。

　　在多傳感器融合框架中，我們評估了多個(gè)衡量感知模態(tài)可靠性的指標(biāo)，然后介紹了一種利用該指標(biāo)來選擇融合或不融合哪些傳感器的統(tǒng)一可行方案。最后，我們證明了這種融合框架比總是融合所有傳感器更魯棒和準(zhǔn)確，并展示了這些指標(biāo)如何在室內(nèi)室外飛行和橋梁檢查的真實(shí)世界實(shí)驗(yàn)中提供信息。#論文

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