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[62] B. Jiang, Y. Zhu, and M. Liu, “A triangle feature based map-tomap matching and loop closure for 2d graph slam,” in Proc. of the International Con 阅读全文
posted @ 2025-10-29 23:15
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非常好的追问！这两个问题直击SG-PGM方法的核心细节。我们来深入探讨一下。 一、 SG-PGM 与 SGAligner 的关系 这是一个关键问题，因为它们都是处理3D场景图对齐的重要工作。它们的关系是继承、发展、与侧重不同。 SGAligner 是开创者： SGAligner 是较 阅读全文
posted @ 2025-10-29 06:30
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这是一个非常深刻且实际的问题！视角遮挡和分割缺失确实是基于空间关系匹配（无论是2D图像还是3D场景图）的最大挑战之一。不完整的关系描述会导致匹配歧义甚至匹配失败。解决这个问题的思路是多层次的，从关系表示的设计到匹配算法的鲁棒性，再到利用更高层次的上下文。 核心思路：从 阅读全文
posted @ 2025-10-29 06:09
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好的，我们来详细解析 Kimera。这是一个在机器人领域非常有影响力的开源项目，它提供了一个完整、鲁棒且实时的空间感知系统。Kimera 的核心思想非常优雅：将 SLAM 的几何重建与语义理解紧密融合在一个统一的、轻量度的度量-语义（Metric-Semantic） 3D 地图中 阅读全文
posted @ 2025-10-29 06:06
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ConceptGraphs: Open-vocabulary 3D scene graphs for perception and planning, 好的，ConceptGraphs 这篇论文与之前讨论的 HOV-SG 思想一脉相承，但它在具体实现方法和侧重点上有所不同，可以看作是在同一前 阅读全文
posted @ 2025-10-29 05:46
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好的，这篇论文（我们简称其为 HOV-SG）提出的是一个非常前沿和雄心勃勃的概念，它旨在解决机器人导航中的一个核心挑战：如何让机器人根据泛化的、开放词汇的人类语言指令（如“去拿放在客厅圆桌上的马克杯”）在未知环境中进行导航，而不是仅仅依赖于预先标注好的有限物体类别。其核心思想是构建一 阅读全文
posted @ 2025-10-29 05:40
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2. Fusion++的核心思想：范式转变 Fusion++彻底改变了游戏规则。它不再将世界看作一个统一的几何空间，而是将其看作由背景和多个独立的物体实例组成的集合。 思想一：实例级表示 —— 为每个物体建立独立的“数字孪生” 这是最核心的创新。Fusion++为场景中检测到的每 阅读全文
posted @ 2025-10-29 05:32
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好的，我们来详细解析 PointNet 的输入和输出。PointNet 是一个开创性的深度学习模型，其核心思想是直接处理无序的3D点云集合。 一、 PointNet 的输入 PointNet 的输入非常直接和纯粹：一个 n×3的矩阵，代表一个点云。 n： 点云中点的数量 阅读全文
posted @ 2025-10-29 05:24
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posted @ 2025-10-29 05:20
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posted @ 2025-10-29 05:14
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3. Fusion++ 的完整工作流程 步骤一：基于RGB-D帧的实例分割（每帧） 输入每一帧RGB-D图像。 使用2D实例分割网络（如Mask R-CNN）处理RGB图像。 输出：一系列实例掩码（Instance Mask），每个掩码对应一个检测到的物体，并带有语义标签（如“cha 阅读全文
posted @ 2025-10-29 02:54
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