基于人类启发的长期室内定位——面向人类的环境
机器人学
2024-10-17 v1
摘要
终身定位对于实现服务机器人的自主性至关重要。本文概述了我们过往在长期定位与制图方面的研究，利用诸如平面图等几何先验信息，并整合文本与语义信息。我们的方法在跨越数月的具有挑战性的数据序列上进行了验证，并发布了开源实现。
引用
@article{arxiv.2410.12362,
title = {Human-Inspired Long-Term Indoor Localization in Human-Oriented Environment},
author = {Nicky Zimmerman and Matteo Sodano},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.12362},
year = {2024}
}
备注
IROS Workshop paper