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English(EN) NeuSE: Neural SE(3)-Equivariant Embedding for Long-Term Object-Based Simultaneous Localization and Mapping

NeuSE系统通过SE(3)等变嵌入增强了基于对象的SLAM

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了NeuSE，一种新颖的神经嵌入系统，专为基于对象的同步定位与地图构建（SLAM）而设计。该系统创建了潜在的对象嵌入，能够捕捉对象的形状、尺度和变换信息，从而在即使面对长期的场景变化时也能实现强大的空间理解。NeuSE具有SE(3)和尺度等变性，使其能够有效地泛化到不同大小和姿态的对象。该系统可以直接推断SE(3)相机姿态约束，并可与现有的SLAM流程集成，以提高定位精度并维护感知变化的地图。 AI

影响 这项研究有望提高机器人系统在复杂、动态环境中的鲁棒性和适应性。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍新技术方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Jiahui Fu, Yilun Du, Kurran Singh, Joshua B. Tenenbaum, John J. Leonard ·

    NeuSE: 用于长期基于对象的同步定位与建图的神经SE(3)等变嵌入

    arXiv:2303.07308v3 Announce Type: replace-cross Abstract: We present NeuSE, a novel Neural SE(3)-Equivariant Embedding for objects, and illustrate how it supports object-based Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) for consistent spatial understanding with long-term scene c…

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