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摘要：本发明涉及一种基于EN‑SLAM框架的实时定位及建图方法，包括：输入RGBD流和事件流，结合相机内参，将场景编码解码为统一的几何和辐射表示；将共享辐射分解为RGB颜色和事件亮度；根据RGB颜色和事件亮度，进行可微分CRF渲染，得到渲染结果；采用事件时间聚合ETA优化策略，通过最小化输入的RGBD‑E和渲染结果之间的重新渲染损失，实现相机定位和全局捆绑调整。与现有技术相比，本发明将隐式神经场表示与Event数据相结合，搭建全新的基于事件和RGBD的隐式神经SLAM框架EN‑SLAM，能够克服极端运动模糊和照明变化场景中的挑战，利用高动态范围和时间分辨率的事件相机数据来补偿丢失的信息，能够提高当前神经隐式SLAM在极端环境中的鲁棒性、效率和准确性，提高实时定位及建图的精度。
主权项：1.一种基于EN-SLAM框架的实时定位及建图方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、输入RGBD流和事件流，结合相机内参，将场景编码解码为统一的几何和辐射表示；S2、将共享辐射分解为RGB颜色和事件亮度；S3、根据RGB颜色和事件亮度，进行可微分CRF渲染，得到渲染结果；S4、采用事件时间聚合ETA优化策略，通过最小化输入的RGBD-E和渲染结果之间的重新渲染损失，实现相机定位和全局捆绑调整。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海人工智能创新中心 一种基于EN-SLAM框架的实时定位及建图方法
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