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AsynEIO: Asynchronous Monocular Event-Inertial Odometry Based on Gaussian Process Regression
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了AsynEIO模型，旨在融合异步事件相机与惯性传感器以提高运动估计的精度。该模型基于高斯过程回归，结合事件驱动前端和惯性因子，实现高效的运动轨迹追踪与优化。实验结果表明，AsynEIO在高速度和低光照条件下表现优于现有方法，具有实际应用价值。
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关键要点
- AsynEIO模型旨在融合异步事件相机与惯性传感器，提高运动估计的精度。
- 该模型基于高斯过程回归，结合事件驱动前端和惯性因子。
- AsynEIO实现了高效的运动轨迹追踪与优化。
- 实验结果显示，AsynEIO在高速度和低光照条件下优于现有方法，具有实际应用价值。
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