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基于多模式网络融合的智慧城市移动性的时空交通预测
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了基于Transformer的LiDAR-Inertial融合的odom估计框架，解决传感器融合中的挑战性问题。多注意力融合模块展示了多种融合策略，并使用通用的可视化方法说明基于Transformer的多模态交互学习过程。在KITTI数据集上评估结果表明TransFusionOdom性能更好。
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关键要点
- 提出了基于Transformer的LiDAR-Inertial融合的odom估计框架TransFusionOdom。
- 解决了传感器融合中的挑战性问题。
- 多注意力融合模块展示了多种同构和异构融合策略。
- 使用通用的可视化方法说明基于Transformer的多模态交互学习过程。
- 公开了一个综合多模态数据集以验证传感器融合的通用性。
- 在KITTI数据集上进行定量和定性评估，结果显示TransFusionOdom性能更好。
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