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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种轻量化隐式神经地图的重定位方法，包括：首先对当前点云进行运动补偿校正，并体素降采样，训练构建轻量化及高分辨率的隐式神经地图；利用神经点特征进行闭环检测和校正，确保地图的一致性和准确性；引入惯性导航系统的预积分估计，用于为隐式配准提供先验初值，同时利用点到隐式神经模型的配准方法，实现基于轻量化隐式神经地图的状态估计；激光重定位提供的环境约束和惯性导航系统的动态估计有效结合，利用基于因子图框架融合重定位因子和预积分因子，实现实时鲁棒的定位定姿。本发明通过一种新颖的轻量化隐式神经地图存储模型，能够解决传统点云数据存储量大，重定位性能受地图分辨率影响的问题，同时能够实现定位精度的提升。
主权项：1.一种轻量化隐式神经地图的重定位方法，其特征在于，具体方法如下：步骤1、对当前点云进行运动补偿校正，并体素降采样，训练构建轻量化及高分辨率的隐式神经地图；步骤2、利用神经点特征进行闭环检测和校正，闭环的校正结果用于修正神经点的位姿状态，确保地图的一致性和准确性；步骤3、引入惯性导航系统的预积分估计，用于为隐式配准提供先验初值，同时利用点到隐式神经模型的配准方法，实现基于轻量化隐式神经地图的状态估计；步骤4、激光重定位提供的环境约束和惯性导航系统的动态估计有效结合，利用基于因子图框架融合重定位因子和预积分因子，实现实时鲁棒的定位定姿。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种轻量化隐式神经地图的重定位方法
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