RESPLE2多传感器里程估计算法发布

2026年10月28日，arXiv · cs.RO平台发布了RESPLE2: 基于惯性信息递归非均匀样条估计的多传感器里程计方法。作者提出RESPLE2框架，使用非均匀B样条进行6自由度运动表示，通过惯性测量直接控制点预测，结合迭代扩展卡尔曼滤波和连续时间观测模型，支持LiDAR、相机、IMU和腿部运动学传感器组合。该算法旨在提高多传感器融合的里程估计精度。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。