基于频率-时间集成的惯性里程计网络
机器人学
2025-10-17 v2
摘要
惯性里程计（IO）利用惯性测量单元（IMU）信号实现成本效益高的定位，但高频率的 IMU 采样会引入大量冗余信息，制约 IO 关注关键成分的能力，造成信息瓶颈。为此，我们提出了一个跨域的 IO 框架，融合频率域和时间域的信息。具体而言，我们利用频率域表示的全局上下文和能量压缩特性，捕获整体运动模式，缓解瓶颈。据我们所知，这是首次将频率域特征处理引入 IO。实验结果在多个公开数据集上表明，所提出的频率-时间域融合策略有效且可行。
引用
@article{arxiv.2507.16120,
title = {FTIN: Frequency-Time Integration Network for Inertial Odometry},
author = {Shanshan Zhang and Qi Zhang and Siyue Wang and Liqin Wu and Tianshui Wen and Ziheng Zhou and Ao Peng and Xuemin Hong and Lingxiang Zheng and Yu Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.16120},
year = {2025}
}