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摘要：本发明涉及一种基于在线终身记忆的同步定位与建图方法，包括如下步骤：步骤1：在SLAM模型中输入数据三元组，数据三元组包括图像数据及其相应的IMU数据；步骤2：检测数据三元组的差异性，基于记忆存储区的更新机制，决定是否将此数据三元组添加到记忆存储区中；步骤3：从记忆存储区中采样并将样本与输入的数据三元组组成整合数据；步骤4：基于整合数据估计深度图和相机运动；步骤5：计算SLAM模型的损失并通过反向传播更新网络权重；步骤6：重复步骤4和5进行多次迭代；步骤7：将SLAM模型的输出作为同步定位与建图的结果。本发明采用无监督训练方案，可以不间断地了解不断变化的环境，并对变化环境进行适应，从而明确解决了现有SLAM模型的不足之处。
主权项：1.一种基于在线终身记忆的同步定位与建图方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：在SLAM模型中输入数据三元组，所述数据三元组包括当前帧和前两帧的图像数据及其相应的IMU数据；步骤2：检测所述数据三元组的差异性，基于记忆存储区的更新机制，决定是否将此数据三元组添加到记忆存储区中；步骤3：从所述记忆存储区中采样并将样本与输入的数据三元组组成整合数据；步骤4：基于所述整合数据估计深度图和相机运动；步骤5：计算所述SLAM模型的损失并通过反向传播更新网络权重；步骤6：重复步骤4和5进行多次迭代；步骤7：将所述SLAM模型的输出作为同步定位与建图的结果。
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百度查询： 苏州科技大学 一种基于在线终身记忆的同步定位与建图方法
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