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深度学习任务分类与示例(一)
深度学习任务分类
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LVI-GS:港大待开源、雷达-视觉-惯紧耦合,实时渲染
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一种适用于城市和森林中的多旋翼导航的鲁棒气压-雷达-惯性测距-估计器
github原文摘要——搜索和救援操作要求移动机器人在非结构化的室内和室外环境中导航。特别是,主动稳定的多旋翼无人机需要精确的运动数据以保持平衡并避免障碍物。将芯片上的雷达的径向速度与MEMS惯性传感相结合,已被证明能提供强健、轻量且一致的状态估计,即使在视觉或几何条件恶劣的环境中也是如此。统计测试增强了这些估计器对雷达异常值的鲁棒性。然而,现有的二元异常值滤波器缺乏对各种硬件配置和环境的适应性。
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多机器人图优化:2024ICARA开源
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