यह पत्र LiDAR-BIND का विस्तार करता है, जो विषम सेंसरों (रडार और सोनार) को LiDAR-आधारित अव्यक्त स्थान में एकीकृत करने के लिए एक मॉड्यूलर मल्टीमॉडल फ़्यूज़न ढाँचा है, जिसमें एक ऐसा तंत्र है जो स्पष्ट रूप से लौकिक संगति को लागू करता है। हम तीन योगदान प्रस्तुत करते हैं: पहला, लौकिक एम्बेडिंग समानता, जो निरंतर अव्यक्त अभ्यावेदन को संरेखित करती है; दूसरा, एक गति-संरेखित अनुवाद हानि, जो पूर्वानुमानित और ग्राउंड-ट्रुथ LiDAR के बीच विस्थापन से मेल खाती है; और तीसरा, एक विशेष लौकिक मॉड्यूल का उपयोग करके विंडो-आधारित लौकिक फ़्यूज़न। हम स्थानिक संरचना को बेहतर ढंग से संरक्षित करने के लिए मॉडल आर्किटेक्चर को भी अपडेट करते हैं। रडार/सोनार-से-LiDAR रूपांतरण का मूल्यांकन दर्शाता है कि बढ़ी हुई लौकिक और स्थानिक संगति निरपेक्ष प्रक्षेपवक्र त्रुटियों को कम करती है प्रस्तावित टेम्पोरल LiDAR-BIND (LiDAR-BIND-T) प्लग-एंड-प्ले मोडैलिटी फ्यूजन को बनाए रखते हुए टेम्पोरल स्थिरता में महत्वपूर्ण रूप से सुधार करता है, जिससे डाउनस्ट्रीम SLAM की मजबूती और प्रदर्शन में वृद्धि होती है।
