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本文介绍了锚定序数网络(GON),一种时间卷积模型,通过固定序数评分的规范自由度,为不同动力系统分配一致的可预测性评分。该方法在保留系统上的迁移效果优于从头训练,零样本评分在随机边界处保持了序数结构。
一种极简视觉惯性里程计方法,使用四个带有光学Gabor掩模的光电二极管和一个时序卷积网络,实现对差动驱动机器人的精确平面运动估计,并在多种室内外地形上进行了验证,无需实际场景微调。