SLAM 中自适应特征提取的神经符号化方法

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提出了一种利用神经符号程序合成的方法构建可适应环境改变的 SLAM 管道,它能够整合传统 SLAM 方法的领域知识并利用数据学习复杂关系,以优化参数并选择最适合的特征提取器,从而提高系统的效率和适应新环境的能力。

本文介绍了一种将符号知识与神经网络相结合的方法,用于基于上下文的人体运动预测。该方法在离线数据集上取得了更好的性能,并开发了一个面向机器人的软件包neuROSym,用于在线运行、可视化和评估运动预测模型。评估结果表明,使用神经符号架构能够普遍改善性能。

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