Question

求英文翻译：

Factor graphs provide a framework of thinking about perception and sensor fusion problems in both Robotics and Computer Vision. We wrote this article to provide a tutorial introduction to factor graphs and how insight in their (sparse) structure leads to efficient sensor fusion algorithms. In addition, we survey several applications in which factor graphs have been used with great success to enable autonomy on the road, in the air, and even underwater. We could not be happier that a Chinees translation of our text will now be available and enable many more people to discover and use factor graphs in their own robotics projects.

Answer 1

Factor graphs provide a framework of thinking about perception and sensor fusion problems in both Robotics and Computer Vision. We wrote this article to provide a tutorial introduction to factor graphs and how insight in their (sparse) structure leads to efficient sensor fusion algorithms. In addition, we survey several applications in which factor graphs have been used with great success to enable autonomy on the road, in the air, and even underwater. We could not be happier that a Chinees translation of our text will now be available and enable many more people to discover and use factor graphs in their own robotics projects.
翻译之后，他的意思就是：
因子图为机器人学和计算机视觉领域的感知和传感器融合问题提供了一个思考框架。我们写这篇文章是为了提供一个关于因子图的教程介绍，以及对其（稀疏）结构的洞察力如何导致高效的传感器融合算法。此外，我们还调查了几个应用，在这些应用中，因子图已经被成功地用于实现道路、空中甚至水下的自动驾驶。我们非常高兴地看到，我们的文章的Chinees翻译现在可以使用，并使更多的人能够在他们自己的机器人项目中发现和使用因子图。

Answer 2

因子图为机器人学和计算机视觉中的感知和传感器融合问题提供了一个思考框架。我们写这篇文章是为了提供因子图的教程介绍，以及对其(稀疏)结构的洞察如何导致高效的传感器融合算法。此外，我们还调查了一些应用，在这些应用中，因子图被成功地用于实现道路、空中甚至水下的自主性。我们非常高兴的是，我们的文本的中文翻译现在将可用，并使更多的人能够在他们自己的机器人项目中发现和使用因子图。

Answer 3

上面的这一段文字的英文把它翻译成中文之后，它需要表达的意思就是:
因子图提供了一种关于机器人和计算机视觉中的感知和传感器融合问题的思考框架。我们撰写本文以提供教程
因子图介绍以及它们（稀疏）结构的洞察力如何导致高效的传感器融合算法。此外，我们在Whic中调查了几个应用程序
H因素图已致力于取得巨大成功，使公路在路上，空中，甚至水下。一个提示者Tran，我们无法更快乐

Answer 4

英文翻译如下
因素图为机器人学和计算机视觉中的感知和传感器融合问题提供了一个思考框架。我们写这篇文章是为了提供因子图的教程介绍，以及它们(稀疏)结构中的洞察力如何导致高效的传感器融合算法。此外，我们还调查了几个应用，在这些应用中因子图已经被非常成功地用于实现道路、空中甚至水下的自主。我们再高兴不过了，我们的文本的中文译本现在可以获得，使更多的人能够在自己的机器人项目中发现和使用因素图。

Answer 5

翻译如下：
因子图提供了一个思考机器人和计算机视觉中感知和传感器融合问题的框架。我们写这篇文章是为了提供因子图的教程介绍，以及对其（稀疏）结构的洞察如何导致高效的传感器融合算法。此外，我们调查了几个应用程序，其中因子图已被成功使用，以实现道路、空中甚至水下的自主性。我们非常高兴我们文本的中文翻译现在可以使用，并使更多的人能够在他们自己的机器人项目中发现和使用因子图。