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2天前

【论文导读】Vins-mono: A robust and versatile monocular visual-inertial state estimato

VINS-Mono 提出了一套完整的单目视觉-惯性紧耦合状态估计系统，支持实时定位、回环检测、重定位与全局图优化...

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单位拓展业务，转到智能导航了，以后可以不局限于只读IMU+深度学习的论文了

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3天前

【论文导读】Deep Learning for Inertial Positioning: A Survey

这篇论文是IMU+深度学习的集大成者，我花了好几天才看完并整理好论文地址和对应的开源项目地址，可以说是居家旅行，必备良药。推荐先看几篇实验性文章再来看这篇综述，会有不一样的...

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4天前

【论文导读】IDOL: Inertial Deep Orientation-Estimation and Localization

这篇论文主要解决的是基于智能手机IMU的行人定位问题，特别针对传统IMU定位中因姿态估计误差导致的轨迹漂移问题，提出了一种两阶段深度学习框架，分别进3D姿态估计和2D位置估...

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5天前

【论文导读】A Transformer Encoder Approach for Localization Reconstruction During GPS

论文提出了一种基于Transformer编码器（Transformer Encoder）的“后处理”方法，用于在GPS信号弱或丢失的情况下，通过IMU和GPS数据进行定位重...

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6天前

【论文导读】AI-Assisted Fatigue and Stamina Control for Performance Sports on IMU-Gene

提出了一种基于IMU（惯性测量单元）多变量时间序列数据的LSTM模型，用于实时预测运动员的疲劳（fatigue）和耐力（stamina）状态，从而实现个性化训练调控，避免过...

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7天前

【论文导读】面向矿井无人驾驶的IMU与激光雷达融合SLAM技术

SLAM技术是无人驾驶领域的核心技术。矿井生产环境恶劣，如地形复杂、巷道狭窄、光照条件差、信号衰减大等，导致SLAM技术在井下应用有难度。本文提出一种巷道环境特征辅助的IM...

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9天前

【论文导读】FormerReckoning Physics Inspired Transformer for Accurate Inertial Navigat

这篇文章解决的是仅使用IMU进行自主定位（Dead Reckoning）的问题，特别是在没有外部传感器（如GNSS、LiDAR、视觉）辅助的情况下，如何提升定位精度并减少误...

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10天前

【论文导读】CTIN: Robust Contextual Transformer Network for Inertial Navigation

围绕基于IMU的惯性导航定位展开，提出了一种基于Transformer架构的深度学习模型，用于从IMU数据中预测二维速度和轨迹...

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#新人报道# 单位组织集体观看阅兵

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11天前

【论文导读】iMoT: Inertial Motion Transformer for Inertial Navigation

提出了一种全新的基于Transformer架构的惯性导航系统（iMoT），其核心目标是通过对IMU（惯性测量单元）信号进行建模，来实现对运动轨迹的高精度估计...

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12天前

【论文导读】Robust Neural Inertial Navigation in the Wild

文章围绕“基于智能手机IMU传感器的鲁棒惯性导航”展开，核心任务是从智能手机IMU数据中估计人体在真实复杂场景下的水平轨迹（2D位置）与身体朝向（heading）...

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13天前

【论文导读】A Novel FECAM-iTransformer Algorithm for Assisting INSGNSSNavigation Syste

提出了一种基于FECAM-iTransformer算法的惯性导航系统（INS）/全球导航卫星系统（GNSS）集成导航系统，用于在GNSS信号中断时辅助INS，提高导航精度和...

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14天前

【论文导读】AI-IMU Dead-Reckoning

仅使用IMU行高精度航位推算，通过CNN动态学习卡尔曼滤波器的噪声参数，能够在不依赖GPS、LiDAR或视觉传感器的情况下，在KITTI数据集上实现了与LiDAR/视觉SL...

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16天前

【论文导读】HyperController: A Hyperparameter Controller for Fast and Stable Training

华盛顿大学圣路易斯分校提出了一种名为 HyperController 的超参数优化方法，专门用于强化学习（`RL`）神经网络的训练过程...

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23天前

【论文导读】Champion-level drone racing using deep reinforcement learning

【苏黎世大学、慕尼黑英特尔实验室等单位发布】——完全自主的无人机系统Swift，在真实世界竞技环境中打败多位世界冠军级人类选手，达到世界冠军级的FPV（第一人称视角）无人机...

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2024-10-22