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）！

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　　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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