DeepPointMap: 提升 LiDAR SLAM 的统一神经描述符

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

我们提出了一种名为 DeepPointMap 的统一架构，利用神经网络从点云中提取高度代表性和稀疏的神经描述符，实现了内存高效的地图表示和准确的多尺度定位任务，并通过将其扩展到多项协作环境证明了其框架的多功能性、有效性和潜力。

本文介绍了一种利用RGB-D图像序列进行协作式SLAM系统，包括前端和后端模块，使用基于神经元的三维场景表示方法，采用分布式至集中式学习策略和全局优化框架。实验证明该方法在相机跟踪和地图生成方面具有优越性。

RGB-D图像序列 全局优化框架 分布式至集中式学习策略 协作式SLAM系统 神经元
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