CN118913251B 一种轻量化隐式神经地图的重定位方法 （东南大学）_第1页
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本发明公开了一种轻量化隐式神经地图的方法，实现基于轻量化隐式神经地图的状态估2pc和ph分别表示当前帧和历史帧的位置，当有位置距离小于一定阈值dth，则判定为闭和为当前时刻和2.如权利要求1所述的轻量化隐式神经地图的3'则表对应的超参数调节项。3.如权利要求1所述的轻量化隐式神经地两帧i和j的激光雷达重定位残差和预积分残差分别为和I(zj,x)。4式三维重建。这一技术的核心优势在于其能够通过深度学习方法有效建模复杂的三维场5损失对应的超参数调节项。[0021]xi和qi为神经点的位置和姿态，闭环的位置修正量δT和旋转修正量δq用于对神经6f和p'损失对应的超参数调节项。7[0048]xi和qi为神经点的位置和姿态，闭环的位置修正量δT和旋转修正量δq用于对神经8状态量共有n个，其中相邻两帧i和j的重定位残差和预积分残差分别为L(zj,x)和I(zf,x)。外参已经精确标定。附图3是实验车载平台在大场景下的重定位实验和建图结果，实验表度优于传统的体素匹配定位算法，定位精度提升了61.2融合惯导后定位精度相比传统

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