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CMU最新发布首个记忆增强的终身SLAM系统,源自大脑中记忆重放机制的启发!
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https://www.youtube.com/watch?v=PPOmyz2UVIw 我们介绍了BioSLAM,一个终身SLAM框架,用于逐步学习各种新的外观,并为以前访问过的区域保持准确的位置识别。与人类不同,人工神经网络遭受灾难性的遗忘,当与新到达的人一起训练时,可能会忘记以前访问过的区域。对于人类,研究人员发现大脑中存在一种记忆重放机制,以保持神经元对先前事件的活跃。受这一发现的启发,BioSLAM设计了一种基于反馈奖励的门控生成回放来控制机器人的学习行为。具体而言,BioSLAM提供了一种新的双记忆机制用于维护:1)动态记忆以有效地学习新的观察结果,2)静态记忆以平衡新旧知识。当与基于视觉/激光雷达的SLAM系统相结合时,完整的处理管道可以帮助智能体增量更新位置识别能力,对长期位置识别日益复杂的情况具有鲁棒性。
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