【SLAM】开源 | 通用、跨平台、全开源的SLAM算法，处理SLAM算法的数据输入，程序执行、结果显示和应用

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1902.07995.pdf

代码：https://arxiv.org/pdf/1902.07995.pdf

来源：西北工业大学&中国科学院

论文名称：GSLAM: A General SLAM Framework and Benchmark

原文作者：Yong Zhao

SLAM技术当前取得了较大的成功，吸引了很多高科技公司的关注和加入。但是如何统一现有的和以后算法的开发接口，并且如何算法的鲁棒性、速度和稳定性评价得到一个统一的执行基准，仍然是一个未解决的问题。本文提出了一种新型的SLAM平台，被命名为GSLAM，该平台提供了统一的算法评估函数，并且也为开发者提供了tookit，用于快速开发他们自己的SLAM算法。该系统的主要贡献是提供了一个通用的、跨平台的和全开源的SLAMS算法接口可以用于研究或者商用，目的是提供一个框架可以统一的处理SLAM算法的数据输入，程序执行、结果显示和应用。通过这个平台，用户可以实现自己的功能，以更好的性能与插件的形式，进一步推动SLAM应用程序的实际使用。

下面是论文具体框架结构以及实验结果：

人工智能，每日面试题：

bootstrap数据是什么意思？（提示：“bootstrap”和“boosting”区别）

A.有放回地从总共M个特征中抽样m个特征

B.无放回地从总共M个特征中抽样m个特征

C.有放回地从总共N个样本中抽样n个样本

D.无放回地从总共N个样本中抽样n个样本

每日面试题，答案：

号主答案：C

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