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公开(公告)号：CN119941856A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510027266.3
申请日：2025-01-08
Applicant: 厦门大学
IPC: G06T7/73 , G06T7/246 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种位姿优化方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：在SplaTAM系统的追踪过程中，设定反向传播梯度下降算法的轮次L，利用反向传播梯度下降算法优化当前时刻相机的位姿，得到相机位姿优化结果；其中，在前K轮次中采用多尺度损失进行优化，在后L‑K轮次中采用深度和颜色损失进行优化，多尺度损失为关键点损失、物体级损失或场景级损失。本发明利用了多尺度损失函数来优化基于高斯点云的SLAM系统，用于提高相机位姿追踪的精度和鲁棒性。该系统通过整合不同尺度的信息，优化相机位姿的估计，尤其适用于相机运动剧烈或场景变化复杂的环境。
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