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TM-APR：基于解析在线自适应的热成像时序记忆定位
TM-APR: Thermal Temporal-Memory Localization via Analytic Online Adaptation
摘要显示，该工作针对热成像视觉位置识别（Thermal VPR）在在线部署中面临的环境依赖强、在线重训练开销大、难以建模非线性漂移等问题，首次将解析类增量学习（ACIL）与域不变VPR结合，发现其无梯度矩阵更新可构成强基线，并进一步利用ACIL与现代控制理论的代数等价性，将无迹传播、高斯混合划分与极小极大H∞优化嵌入更新回路，实现O(1)复杂度的闭式矩阵更新，使在线学习延迟低于传感器采样间隔，从而避免实时SLAM轨迹跳变。
意义：为热成像SLAM/VPR在线部署提供免反向传播、低延迟的域自适应更新思路，对实时机器人与边缘AI有参考价值。