IMU主要由加速度计和陀螺仪构成,因此IMU中包含的原始数据是角速度和线加速度,包含timestamp ang_vel_x ang_vel_y ang_vel_z lin_acc_x lin_acc_y lin_acc_z,然后通过积分的方式得到__orientation__,position,__velocity__信息。
一些常见的损失函数调包就行,复杂的得自己写。损失函数中没有可训练的参数,因此通常直接使用torch.nn.functional
中的函数即可。例如一些简单的损失函数:
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还可以参照pytorch-metric-learning这个库
Supplementary video of paper "MuCoGraph: A Multi-scale Constraint Enhanced Pose Graph Framework for MLS Point Cloud Inconsistency Correction", Accepted by Journal of Photogrammetry and Remote Sensing SCI1-TOP, IF=12.7.