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#10
summarized by : shoji sonoyama
どんな論文か？
屋内の平面上を走行するロボットをナビゲーションするためのSLAMを実現するための論文．RGB/RGBDの入力を想定している．
近年主流のgraph basedでは無く，particle fileterを用いたfilter basedを採用しているのが興味深い．
新規性
filter basedで微分可能なSLAM(SLAM-net)とNavigationのためのパイプラインを提案した．
微分可能なSLAMは学習をmulti stageに分けることで学習を収束させている．
結果
Habitat Challene2020 PointNav taskにてSoTAを達成．Indoorでのロスト率の大幅な削減と位置推定精度の向上を実現した．
しかし，一方でOutdoorの位置推定精度はORB-SLAMに対して大幅に劣り，課題が残る．
その他（なぜ通ったか？等）
project page:https://sites.google.com/view/slamnet
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