【泡泡一分钟】LatentSLAM：面向定位与建图的无监督多传感器表示学习

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图1 LatentSLAM系统中，潜在状态表示的生成模型的原理图。行为a会引起状态s之间的转换，用状态模型s可以预测观测值o。

图2 不同神经网络的协作原理示意图。先验网络会根据先前的状态估计和先前采取的行动生成对状态分布的先验估计。同样，在观察后，后验网络会根据之前的状态-动作对和当前的观察结果对状态分布进行后验估计，然后对后验分布进行采样以创建新的状态估计。

图3 本文中的数据集是用Turtlebot 2i采集的。(a)该机器人配备有Intel RealSense D435、79 GHz TI毫米波雷达和Hokuyo URG激光雷达。我们在实验中使用RGB相机图像(b)、用雷达采集的雷达距离-多普勒图(c)和激光雷达扫描图(d)。

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