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人工智能完整词典
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外参标定
精确确定不同传感器坐标系之间的相对位置和方向，以确保多模态测量的空间融合一致性。
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视觉惯性同时定位与建图
一种同时定位与建图技术，结合视觉数据和惯性测量，以精确估计传感器轨迹并重建三维环境。
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因子图优化
一种非线性优化方法，将传感器测量之间的几何约束表示为图，以联合求解多模态融合系统中的位姿和结构。
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RGB-D 融合
同步集成彩色 (RGB) 和深度 (Depth) 信息，以生成具有精确像素-深度对应关系的纹理化三维重建。
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点云配准
对来自不同传感器采集的多个三维点集进行空间对齐的过程，以创建环境的统一连续表示。
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TSDF 体积融合
一种隐式表面表示，使用截断符号距离函数 (TSDF) 来有效地融合多个深度观测，形成一个连续且对噪声鲁棒的三维模型。
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回环检测
识别回到先前访问位置的情况，以校正累积漂移并确保基于传感器融合的三维重建的全局一致性。
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多尺度深度融合
一种分层方法，结合不同尺度和分辨率的深度图，以优化三维重建，同时保留精细细节和全局结构。
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实时稠密建图
持续生成环境的完整详细3D模型，通过集成多传感器数据流并满足严格的时间约束，用于交互式应用。
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时空标定
在异构传感器之间精确同步和对齐时钟与几何参考，以确保在动态场景中融合数据的连贯性。
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隐式曲面建模
使用连续函数对3D曲面进行数学表示，实现多传感器数据的平滑融合以及复杂几何体的鲁棒重建。
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三维语义分割
通过结合多模态信息，将3D场景元素自动分类到语义类别中，以增强具有上下文理解的重建。
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自适应传感器融合
动态策略根据每个传感器的瞬时可靠性和环境条件调整其贡献权重，以优化重建质量。
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泊松网格重建
一种曲面重建算法，通过求解泊松方程将融合后的点云转换为连续的三角形网格，实现最优曲面插值。
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LiDAR-RGB 融合
在混合3D重建中，集成激光测距数据与彩色图像，以结合LiDAR的度量精度与RGB传感器的纹理丰富性。
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