【泡泡点云时空】基于选择性传感器融合的神经网络视觉里程计

泡泡点云时空，带你精读点云领域顶级会议文章标题：Selective Sensor Fusion for Neural Visual-Inertial Odometry作者：Changhao Chen, Stefano Rosa, Yishu Miao, Chris Xiaoxuan Lu, Wei Wu, Andrew Markham, Niki Trigoni来源：arxiv 2019编译：程淏审核：徐二帅，吕佳俊欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体如需转载，后台留言申请授权摘要 近来深度学习方法应用于视觉惯性里程计(VIO)中取得了成功，但却很少关注如何通过鲁棒融合策略处理输入网络时存在缺陷的传感器数据。本文提出了一种新颖的单目VIO端到端选择性传感器融合网络框架，该框架通过融合单目图像及惯性测量数据估计运动轨迹，同时提高对于存在缺陷问题（如数据丢失、损坏或传感器不同步）的现实场景中的鲁棒性。具体实现中，我们提 ………………………………