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    基于学习的机器人长期鲁棒自主定位

    主讲人：陈谢沅澧 | 国防科技大学副教授

    • 开课时间

      2025.09.19 20:00

    • 课程时长

      62分钟

    • 学习人数

      491人次学习

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    基于学习的机器人长期鲁棒自主定位

    本报告聚焦讨论基于学习的长期鲁棒自主定位方法，旨在实现移动机器人在动态变化环境中持续、可靠地估计自身位姿的难题。现有静态场景下传统基于几何的定位与建图方法已趋成熟，然而面对真实世界中持续变化的物体、光照和场景布局，传统方法在语义一致性检测、可靠环境特征提取、以及闭环重定位等方面仍有不足，导致机器人长期运行时的定位漂移与失效。

    本报告主要介绍课题组在语义定位与建图、鲁棒闭环重定位、基于学习的鲁棒定位等方面的最新研究进展，讨论机器人定位未来研究方向，以进一步提升机器人长期定位的鲁棒性，提高移动机器人在真实动态变化场景中自主作业能力。

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