SLAM One由许多“模块化”构建组成，是一个可扩展且可自定义的平台。每个“模块”都可 以完全定制，以满足客户的个性化需求。该技术依赖于SLAM One,这是一种广泛应用于硬件和软件生态系统的开发平台。中密度点云技术是稳定性、速度和性能之间的成功折中。标准FEM（特征提取和匹配）管道被光流技术取代，以显著加快制图过程中视觉地标的重新评估。利用机器学 习技术和储层计算技术支持的IMU阵列进行完全惯性跟踪。依托SLAM One平台中的神经视觉SLAM 子系统，实现了对该子系统进行了训练，以补偿噪声，漂移和其他类型的IMU错误，同时准确预 测姿态。
低电平传感器融合灵活的软件体系结构，允许对来自不同传感器的原始数据进行低级混合, 提高了定位精度并最大程度地减少了误差。依托采用同行业不同的技术方案，利用机器学习的优 势，实现了解决现有SLAM软件开发中性能不理想、运行速度慢、鲁棒性差的问题。该服务在地图绘制，地图重新定位和精确的6DoF跟踪方面有应用。
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