Selective sensor fusion for neural visual-inertial odometry
Deep learning approaches for Visual-Inertial Odometry (VIO) have proven successful, but they rarely focus on incorporating robust fusion strategies for dealing with imperfect input sensory data. We propose a novel end-to-end selective sensor fusion framework for monocular VIO, which fuses monocular...
Հիմնական հեղինակներ: | Chen, C, Rosa, S, Miao, Y, Lu, CX, Wu, W, Markham, A, Trigoni, N |
---|---|
Ձևաչափ: | Conference item |
Լեզու: | English |
Հրապարակվել է: |
IEEE
2019
|
Նմանատիպ նյութեր
-
Deep neural network based inertial odometry using low-cost inertial measurement units
: Chen, C, և այլն
Հրապարակվել է: (2019) -
VINet: Visual-inertial odometry as a sequence-to-sequence learning problem
: Clark, R, և այլն
Հրապարակվել է: (2017) -
IONet: Learning to Cure the Curse of Drift in Inertial Odometry
: Chen, C, և այլն
Հրապարակվել է: (2018) -
Visual inertial odometry and lidar inertial odometry for mobile robot
: Henawy, John Farid Nasry
Հրապարակվել է: (2021) -
MotionTransformer: Transferring neural inertial tracking between domains
: Chen, C, և այլն
Հրապարակվել է: (2019)