在过去的几年中，同时定位和映射（SLAM）的研究取得了出色的进步。如今，SLAM系统正在从学术到现实世界的应用过渡。但是，这种过渡在准确性和鲁棒性方面提出了新的挑战。为了开发可以解决这些挑战的新的SLAM系统，需要新的包含尖端硬件和现实情况的数据集。我们提出了HILTI SLAM挑战数据集。我们的数据集包含室内序列，实验室，建筑环境以及建筑工地和停车区的室外序列。所有这些序列的特征是无特征区域和不同的照明条件，这些条件在现实世界中典型，并对在密封实验室环境中开发的算法构成了巨大的挑战。每个序列都提供了准确的稀疏地面真相，以毫米水平为毫米。用于记录数据的传感器平台包括许多视觉，激光雷达和惯性传感器，它们在空间和时间上进行了校准。该数据集的目的是促进传感器融合的研究，以开发可以在需要高准确性和鲁棒性（例如在施工环境中）部署的SLAM算法。许多学术和工业团体在HILTI SLAM挑战中的拟议数据集上测试了他们的SLAM系统。本文总结的挑战结果表明，拟议的数据集是准备在现实世界中部署的新SLAM算法开发的重要资产。
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蒙特卡洛方法和深度学习的组合最近导致了在高维度中求解部分微分方程（PDE）的有效算法。相关的学习问题通常被称为基于相关随机微分方程（SDE）的变异公式，可以使用基于梯度的优化方法最小化相应损失。因此，在各自的数值实现中，至关重要的是要依靠足够的梯度估计器，这些梯度估计器表现出较低的差异，以便准确，迅速地达到收敛性。在本文中，我们严格研究了在线性Kolmogorov PDE的上下文中出现的相应数值方面。特别是，我们系统地比较了现有的深度学习方法，并为其表演提供了理论解释。随后，我们建议的新方法在理论上和数字上都可以证明更健壮，从而导致了实质性的改进。
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