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论文标题： A Neurosymbolic Approach to Adaptive Feature Extraction in SLAM 论文作者： Yasra Chandio, Momin A. Khan, Khotso Selialia, Luis Garcia, Joseph DeGol, Fatima M. Anwar 编译：唐僧洗头用飘柔 审核： Los 导读： 本研究提出了一种创新的神经符号学方法（nFEX），用于自适应地改进SLAM中的特征提取模块。nFEX结合了深度学习和符号推理的优势，通过领域特定语言（DSL）动态选择和配置最优的特征提取器，以适应不断变化的环境条件。实验结果表明，nFEX在多个数据集上显著提高了特征提取的质量，减少了姿态误差，并在没有GPU支持的情况下实现了实时性能。 ©️【深蓝AI】编译 自主机器人、自动驾驶车辆以及各类VR、AR设备需要在动态变化的真实世界环境中进行精确且可靠的跟踪定位，然而，诸如SLAM等现有的跟踪方法，尽管经过了广泛的手动调整，但仍然不能很好地适应环境变化
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