本文介绍了一种基于在线学习和神经网络的轮式编码器校正方法，旨在提高机器人的定位准确性。该方法相比传统算法具有明显优势，无需耗时的数据收集。同时，提出了ST-VIO方法，结合动力学模型与视觉惯性测距，实现不同环境中的准确运动估计和预测。此外，研究还探讨了LiDAR与视觉SLAM的融合框架，提升了移动机器人在复杂环境中的导航能力。