Simultaneous localization and mapping
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4 天有情绪数据
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DiskChunGS通过磁盘内存管理实现大规模3D高斯SLAM
研究人员开发了DiskChunGS，一个新颖的3D高斯泼溅SLAM系统，旨在克服大规模3D重建的GPU内存限制。通过采用out-of-core方法，该系统将非活动场景部分存储在磁盘上，同时将活动区域保留在GPU内存中。该方法与现有的SLAM框架集成，用于姿态估计和回环检测，从而实现以前受硬件限制的一致性、大规模重建。
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上海交通大学在动态、可变形环境中推进SLAM技术
上海交通大学王贺升教授领导的研究团队正在将同步定位与地图构建（SLAM）技术从静态环境推向更广阔的领域。他们的工作重点是使机器人能够导航和理解动态、语义和可变形的空间，这对于自动驾驶和手术机器人等应用至关重要。该团队开发了多模态传感器融合、动态高斯SLAM以及可变形物体建模等技术，旨在赋予机器人长期记忆和推理能力，以实现更智能的导航。
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ICRA 2026 开幕，聚焦老鼠外骨骼、VLA 辩论及 28 篇新论文
2026 年国际机器人与自动化大会（ICRA）在维也纳拉开帷幕，汇聚了 8000 多名学者。首日，用于神经康复的老鼠外骨骼吸引了大量关注和互动。关于机器人学习的技术路线分歧，特别是强化学习与行为克隆的对比，也引发了激烈的讨论。此外，触觉感知、视觉-语言-动作（VLA）控制以及同时定位与地图构建（SLAM）领域的最新进展也发表了大量论文。
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Depth2Pose基准使用相机姿态评估单目深度模型
研究人员推出了一种新的单目深度估计模型评估基准Depth2Pose。该框架基于相机姿态估计的准确性来评估深度质量，这对于视觉定位和SLAM等下游任务来说是一个更实用的指标。与需要昂贵的逐像素深度数据的传统方法不同，Depth2Pose利用了易于获得的相机姿态，从而可以在难以获取真实深度图的挑战性环境中进行评估。配套的D2P数据集包含现有训练数据典型分布之外的场景，突显了当前模型潜在的泛化问题。
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DynoSLAM 使用 GNN 实现拥挤空间中更安全的机器人导航
研究人员开发了 DynoSLAM，一种新颖的动态 GraphSLAM 架构，它将图神经网络 (GNN) 集成到因子图优化中，以改善在拥挤环境中的机器人导航。该系统将行人运动预测建模为随机世界模型，使用来自训练有素的 GNN 的蒙特卡洛滚动来捕捉人类互动的不确定性。该方法将这种不确定性嵌入到 SLAM 图中，从而实现更准确的跟踪并防止优化失败，最终为无碰撞机器人导航提供概率安全包络。
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FreeOcc框架提供无需训练的视觉数据3D占用预测
研究人员开发了FreeOcc，一种新颖的开放词汇占用预测框架，无需任何先验训练或3D标注。该系统处理单目或RGB-D图像序列以构建全局一致的占用图。FreeOcc利用SLAM骨干网络进行姿态估计，高斯更新进行密集映射，并整合来自视觉-语言模型的语义来实现其预测。
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Holo360D数据集通过连续轨迹推进全景3D重建
研究人员推出了Holo360D，一个旨在改进全景3D重建的新大规模数据集。该数据集包含超过109,000张全景图，并配有注册的点云、网格和相机姿态，解决了现有数据集使用离散相机位置的局限性。Holo360D使用3D激光扫描仪和360相机收集，并通过SLAM系统和定制的后处理流程得到增强，提供了连续轨迹和高完整度的深度图。该数据集旨在为推进前馈3D重建模型，特别是在多视图场景中，建立新的基准。
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Flow4DGS-SLAM: 光流引导的4D高斯溅射SLAM
研究人员开发了Flow4DGS-SLAM，一个通过整合光流与4D高斯溅射来增强同步定位与地图构建（SLAM）的新型框架。该方法旨在改善静态和动态环境的重建，这是SLAM中一个长期存在的挑战。该系统利用光流来分解运动、分离动态和静态元素以及初始化相机姿态，同时还优化了训练速度和动态建模，以实现更精确的场景重建。
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新系统改进了AR/VR和机器人领域的摄像头到动作捕捉校准
研究人员开发了一个新的系统，用于校准和验证带有光学动作捕捉的多摄像头设置，特别解决了鱼眼镜头带来的挑战。该系统提高了对常见错误（如附件变化和校准漂移）的鲁棒性，确保了AR/VR、SLAM和机器人应用的更可靠数据。在Meta Quest 3头显上进行的实验证明了其卓越的校准性能和有效检测随时间退化的能力，该系统已集成到生产数据采集流程中。