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Deep Learning for Visual SLAM in transportation robotics:A review

transportation Safety and Environment 2019年第3期1卷 177-184页

作者： Chao Duan Steffen Junginger Jiahao Huang Kairong Jin Kerstin Thurow Institute of Artificial Intelligence&robotics(IAIR) School of Traffic&Transportation EngineeringCentral South University410075 China Institute of Automation University Rostock18119 Germany 3Center for Life Science AutomationUniversity of Rostock18119 Germany

Visual SLAM(Simultaneously Localization and Mapping)is a solution to achieve localization and mapping of robots *** achievements have been made during the past decades,geography-based methods are becoming more and more successful in dealing with static ***,they still cannot handle a challenging *** the great achievements of deep learning methods in the field of computer vision,there is a trend of applying deep learning methods to visual *** this paper,the latest research progress of deep learning applied to the field of visual SLAM is *** outstanding research results of deep learning visual odometry and deep learning loop closure detect are ***,future development directions of visual SLAM based on deep learning is prospected.

关键词： deep learning visual SLAM transportation robotics mobile robots

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