在机器人技术中,了解传感器套件在其环境中的位置和运动至关重要。传统方法称为同步定位和地图构建 (SLAM),通常面临传感器数据不同步的挑战,并且需要复杂的计算。这些方法必须在离散的时间间隔内估计位置,这使得处理来自各种传感器的数据变得困难。这篇文章 Hyperion:一种针对离散和连续时间 SLAM 应用的新型、模块化、分布式、高性能优化框架首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
在机器人技术中,了解传感器套件在其环境中的位置和运动至关重要。传统方法称为同步定位和地图构建 (SLAM),通常面临传感器数据不同步的挑战,并且需要复杂的计算。这些方法必须在离散的时间间隔内估计位置,使得难以处理来自各种传感器的数据,文章 Hyperion:一种针对离散和连续时间 SLAM 应用的新型、模块化、分布式、高性能优化框架首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
在机器人技术中,了解传感器套件在其环境中的位置和运动至关重要。传统方法称为同步定位和地图构建 (SLAM),通常面临传感器数据不同步的挑战,并且需要复杂的计算。这些方法必须在离散的时间间隔内估计位置,这使得难以处理来自各种传感器的数据,文章 Hyperion:一种针对离散和连续时间 SLAM 应用的新型、模块化、分布式、高性能优化框架首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。