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自主异构机器人系统的高效实时烟雾过滤与搜救
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了两种动态滤波方法（DMNR和DMNR-H），通过准确分析WADS和DENSE数据集上的杂点和干净点的位置和强度，提高了在恶劣气候条件下检测系统的性能。这两种方法优于传统的无监督方法，稍胜于基于深度学习的监督方法，并且对于不同的LiDAR传感器和飞行物（如雪和雾）更为鲁棒。
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关键要点
- 介绍了两种动态滤波方法：DMNR 和 DMNR-H。
- 通过准确分析 WADS 和 DENSE 数据集上的杂点和干净点的位置和强度，提高了检测系统的性能。
- 这两种方法优于传统的无监督方法。
- 这两种方法比基于深度学习的监督方法略胜一筹。
- 对于不同的 LiDAR 传感器和飞行物（如雪和雾），这两种方法更为鲁棒。
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