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PL2Map-轻量级神经网络实现3D建图

talkingdev • 2024-03-04

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该项目介绍了一种新的3D建图和定位方法,使用轻量级神经网络处理点和线特征,显著提高了姿态准确性,同时占用更少的内存和计算要求。为了实现更快的姿态估计和更准确的3D建图,该方法使用了一种新的神经网络结构,该结构可以同时处理点和线信息。该方法使用的神经网络模型相对较小,只有200KB,可以在移动设备上实现实时3D建图,该方法的定位精度高,与现有方法相比,计算成本更低,内存占用更少。

核心要点

  • 使用轻量级神经网络进行3D建图和定位
  • 新的神经网络结构可同时处理点和线信息
  • 计算成本更低,内存占用更少,可在移动设备上实现实时3D建图

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