异构机器人无GPS协作！宾大重磅SlideSLAM：实时去度量语义SLAM

文章预览

点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶之心 ”公众号 戳我->  领取 自动驾驶近15个 方向 学习 路线 >> 点击进入→ 自动驾驶之心 『 SLAM 』 技术交流群 论文作者  | Xu Liu 编辑 | 自动驾驶之心 SLAM应服务于实际任务 机器人系统为了自主执行要求苛刻的任务（例如森林清查管理、果园产量估算、基础设施检查），必须 不仅理解环境的几何结构，还要从语义层面感知环境 。这需要构建和维护一个语义上有意义的环境表示，编码可操作的信息（例如，森林中的木材体积和健康状况，基础设施中的腐蚀情况，自然灾害中的幸存者位置）。这种表示必须在存储上高效，以便机器人能够在大规模任务中维护，并且必须允许高效优化以用于SLAM。 传统SLAM方法在几何感知方面提供了出色的精度， 但在支持大规模任务方面往往不足，特别是在用于多异构机器人实时自主操 ………………………………