本文研究了具有完全状态观测的自主交换线性系统系统识别问题。我们提出了用于识别切换线性系统的开关最小二乘法，表明该方法是强烈一致的，并导出数据相关和数据无关的收敛速率。特别是，我们的数据依赖率的收敛速度表明，几乎肯定地，系统识别错误是$ \ mathcal {o} \ big（\ sqrt {\ log（t）/ t}大）$ why $ t $时间地平线。这些结果表明，我们对切换线性系统的方法具有相同的收敛速度，不是非切换线性系统的最小二乘法。我们将我们的结果与文学中的结果进行比较。我们提供了数值例子以说明所提出的系统识别方法的性能。
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动态对象对机器人对环境的看法产生了重大影响，这降低了本地化和映射等基本任务的性能。在这项工作中，我们通过在由动态对象封闭的区域中合成合理的颜色，纹理和几何形状来解决这个问题。我们提出了一种新的几何感知Dynafill架构，其遵循粗略拓扑，并将我们所通用的经常性反馈机制结合到自适应地融合来自之前的时间步来的信息。我们使用对抗性培训来优化架构，以综合精细的现实纹理，使其能够以空间和时间相干的方式在线在线遮挡地区的幻觉和深度结构，而不依赖于未来的帧信息。将我们的待遇问题作为图像到图像到图像的翻译任务，我们的模型还纠正了与场景中动态对象的存在相关的区域，例如阴影或反射。我们引入了具有RGB-D图像，语义分段标签，摄像机的大型高估数据集，以及遮挡区域的地面RGB-D信息。广泛的定量和定性评估表明，即使在挑战天气条件下，我们的方法也能实现最先进的性能。此外，我们使用综合图像显示基于检索的视觉本地化的结果，该图像证明了我们方法的效用。
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