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In diesem Papier präsentieren wir eine weiterentwickelte Version von Situational Graphs, die in einem einzigen optimierbaren Faktorgrafen (1) einen Pose-Grafen modelliert, als eine Menge von Roboterschlüsselframes, die zugehörige Messungen und Roboterdarstellungen umfassen, und (2) einen 3D-Szenengrafen, als eine hochgradige Darstellung der Umgebung, die ihre verschiedenen geometrischen Elemente mit semantischen Attributen und den relationalen Informationen zwischen ihnen kodiert.
Bavle et al. (Do,) haben diese Frage untersucht.
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