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摘要 - 越来越多地提出了用于减少运行同时本地化和映射（SLAM）算法的移动设备的资源消耗的解决方案，其中大多数边缘辅助的SLAM系统假设移动设备之间的通信资源和边缘服务器之间的通信资源是无限制的，或者依靠HEURISTIC，或者依靠Heursistical来选择Edge的信息来传输Edge de Edge to the Edge the Edge the Edge the Edge。本文介绍了Adaptslam，这是一种边缘辅助的视觉（V）和Visual惯性（VI）SLAM系统，该系统适应了可用的通信和计算措施，基于我们开发的理论基础，我们开发了用于在移动设备中构建最佳本地和全球映射的关键框架（代表性框架）的子集（代表性框架）的子集（代表性框架）。我们实施了Adaptslam，以与最先进的开源VI-SLAM ORB-SLAM3框架合作，并证明，在受限的网络带宽下，将跟踪误差降低了62％，与最佳的基线方法相比。索引项 - 中等定位和映射，边缘计算，不确定性定量和最小化
Adaptslam：通过不确定性最小化的资源限制，边缘辅助自适应大满贯
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