NeuSE：SE(3)等变嵌入用于长期物体SLAM

MIT 的 Jiahui Fu 等在 arXiv 论文（2303.07308 v3）中提出 NeuSE，一种神经 SE(3) 等变物体嵌入，用于长期场景变化下的对象式 SLAM。该方法从部分物体观测生成潜在嵌入，可作为完整物体模型点云的紧凑替代，并对 SE(3) 姿态和尺度保持等变。 基于论文摘要，作者报告该嵌入可独立运行或结合常规 SLAM，在合成与真实序列（含受控与非受控变化、多种类别与尺寸物体）中改善定位能力与变化感知地图一致性。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。