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＃ *。“ 0-）3'＆i a a a a a a a a a a in the国会和其他反对党，总理纳伦德拉·莫迪（Narendra Modi）周五发表了舌头评论，提到这可能是自2014年在2014年接任PM以来，这可能是有史以来第一次接管我们的立法活动，以使我们的立法能力违反了我们的立法活动。“这是我在过去10年中看到的第一届会议，在任何外国角落都没有试图引起大火，”总理在预算会议开始之前向媒体介绍。总理还对反对党进行了扫描，称自2014年以来的每一次会议之前，都有人准备在国外做恶作剧，而且这里的那些人也没有迫使这种尝试。与莫迪（Modi-Led NDA）的第三个任期一起在周六带来了首个全身预算，总理说，他祈祷与财富相关的女神拉克希米（Lakshmi）将祝福穷人和中产阶级。他表达了预算会议将在2047年到达“ Viksit Bharat”目标的新信心和精力。总理还暗示了
使用LIDAR和单眼摄像头数据用于移动机器人的Orbslam扩展，用于猛击无探测器
摘要：移动自主机器人需要准确的地图来实时导航和做出明智的决定。猛击（同时定位和映射）技术允许机器人在移动时构建地图。但是，在复杂或动态的环境中，SLAM可能具有挑战性。本研究提出了一个名为Scramble的移动自主机器人，该机器人根据两个传感器的数据融合使用SLAM：Rplidar A1M8 LIDAR和RGB摄像机。如何使用数据融合来提高映射，轨迹计划和移动自动机器人障碍物检测的准确性？在本文中，我们表明，视觉和深度数据的融合显着提高了映射，轨迹计划和移动自主机器人的障碍物检测的准确性。这项研究通过引入基于数据融合的SLAM方法来帮助自主机器人导航的发展。移动自主机器人用于各种应用程序，包括包装交付，清洁和检查。开发更健壮，更准确的SLAM算法对于在具有挑战性的环境中使用这些机器人至关重要。
优化方法在动态环境中改善视觉猛击
是针对一个问题，即经典视觉大满贯系统的鲁棒性受到环境中动态目标特征点的极大影响，提出了一种使用目标检测算法来识别和消除动态目标特征点的方法。首先，使用目标检测算法yolov5识别收集的环境图像，然后选择周围环境。对象被识别为环境中的动态目标，然后将目标检测结果集成到视觉猛击前端的特征提取中，删除了提取图像特征点的动态目标部分的特征点，其余的静态特征点用于映射构造和定位，并在TUM DATA集合上进行测试。结果表明，在使用目标检测算法来消除动态特征点后，在高度动态的场景中，视觉SLAM系统的绝对轨迹误差的根平方误差将减少97.89％，从而有效提高了系统的定位准确性和鲁棒性。