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Jingwen Yu
Jingwen Yu
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新的ROVER方法利用轨迹先验增强SLAM回环闭合验证
研究人员开发了ROVER，一种用于同时定位与地图构建（SLAM）系统中回环闭合验证的新方法，尤其适用于重复环境。与以往侧重于基于外观特征的方法不同，ROVER利用机器人历史轨迹作为先验约束来拒绝错误的检测。该方法估计机器人轨迹并评估其是否符合轨迹先验约束，以确定回环接受度，并在基准和真实世界实验中证明了其有效性。
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深度先验增强机器人穿越玻璃表面的导航能力
研究人员开发了一个新框架，以改善机器人在有玻璃表面的环境中的导航能力。该方法利用深度基础模型作为结构先验，并通过基于RANSAC的方法将其与原始传感器深度数据对齐。该技术能有效过滤掉来自玻璃的错误测量数据并恢复准确的度量尺度，在挑战性条件下表现优于现有方法。一个专门为玻璃区域地面真实情况设计的新数据集GlassRecon将随代码和数据集一同发布。