StopWatch:面向目标导航的目标显式锚定方法
StopWatch 论文诊断出目标锚定(goal grounding)是当前基于视觉-语言模型(VLM)的目标导航策略的主要失败原因:这些策略探索表现良好,却常未能注意到目标已在视野中或估计其距离。
StopWatch 论文诊断出目标锚定(goal grounding)是当前基于视觉-语言模型(VLM)的目标导航策略的主要失败原因:这些策略探索表现良好,却常未能注意到目标已在视野中或估计其距离。
论文发布三模态人体检测数据集 TriSAR-3D,用 128 通道激光雷达、RGB 相机和热成像相机在室内外、不同时段采集,覆盖躺卧等多样姿态;同时提出融合方法 PaintFusion。
TransNav提出一种基于Transformer的四旋翼无人机端到端导航方法,可在静态与动态混合障碍环境中实现避障。该方法采用基于patch的点云编码方案,将感知与导航整合在单一架构中,直接预测有限时域动作序列并执行首个动作;同时引入轻量级质点动力学模型,通过数值梯度传播优化轨迹级代价,实现无需专家演示的无监督训练。
论文将 FOUND-IT 集成到移动操作机器人平台,验证基于基础模型的 3D 场景图可支持物体变化检测、多轮建图会话、可导航路径判定以及场景重排任务中的物体抓取。作者基于严格的实机实验,给出单目、基础模型驱动的 3D 场景图构建系统在有效性与局限性方面的分析。代码已在 GitHub 的 MIT-SPARK/FOUND-IT 仓库开放。
F-LIVO 提出一种基于滤波的激光雷达-惯性-视觉里程计(LIVO)框架,通过视觉点与激光雷达平面之间的特征级点到面约束耦合视觉-惯性与激光雷达-惯性子系统。
FLoTS-SLAM 提出从光流与相机运动诱导光流的残差中推导运动不确定性,用于动态场景下的单目RGB SLAM。系统先用高置信像素估计相机位姿,再重投影动态像素联合优化位姿与深度,减少物体运动对位姿和深度更新的影响。在 DAVIS 上动态掩码平均 IoU 较先进基线提升 35%,在 Bonn 和 TUM 上相对所用 SLAM 骨干的平均 ATE 分别降低 59% 和 19%,源代码将公开。
论文提出 ActiveAlign 数据适配框架,解决主动相机运动产生的初始观察状态与操作策略训练分布不匹配的问题(first-frame distribution sensitivity):在 LIBERO 上把相机重定位直接接到 pi_0.5 前面会使成功率从 46.3% 降到 11.5%。
SkyAgent 提出 Revisable Target Memory(RTM),针对持续空中搜索中证据矛盾后旧候选仍触发接近或验证动作的问题(作者称为 false candidate persistence,FCP),将证据与持久候选关联、抑制相关视角重复计数,并让候选在 Tentative、Confirmed、Rejected 三态间修正。
论文提出一种基于Rao-Blackwellized粒子滤波(RBPF)局部梯度估计的梯度下降仿生磁导航(BIMN)方法,用于GPS拒止环境下的导航。该方法不依赖复杂、笨重且成本高昂的磁地图,梯度下降会自然将系统吸引向目的地,实现无需磁地图的磁导航,是一种简单且节省内存的方案。
PASS 是面向固定翼飞机 CAT III 完整性算法开发的可信精密进近仿真系统,在统一时空几何框架内集成可配置机场环境、规定轨迹、惯性仿真、标定双目图像与连续跑道相对真值,支持可控传感器误差与环境变化下的导航与完整性研究。
研究提出GR-VIP,一种目标条件化的视觉运动策略,利用为相对相机位姿估计预训练的视觉编码器,在位姿回归前的稠密关系特征上条件化动作预测,保留细粒度跨视图信息以从演示中学习修正动作。在真实对接任务中,GR-VIP在训练环境与未见环境均实现高对接成功率和毫米级终端精度,且迁移无需额外训练。补充实验显示该策略能与非对接目标对齐,并在测试的低光照条件下完成对接。
Ego2Contact 从人类交互中学习视觉-触觉先验并迁移到机器人手,其预测器融合时序场景上下文与手部局部视觉特征,从 RGB 视频推断双手触觉场,并通过解剖区域对应关系将不同机器人触觉布局对齐到预测器的规范网格。
CoRL 2026 论文提出 SpatialBEV,通过在每一步查询预测状态周围的鸟瞰图(BEV)特征,用当前几何与语义线索条件化下一步预测,以捕捉越野场景中地形与车辆的复杂交互。
PASS-VLN 是一个可通行性感知的局部指令视觉-语言导航(VLN)基准与模型,固定场景、指令、起始位姿和参考路径,只改变机器人本体宽度,要求在通道可行时到达目标、在受阻时提前停止。
arXiv 论文《Spatial Memory by Agents, for Agents》研究让编码智能体自动设计机器人空间记忆:在固定开发预算下,Designer Agent 编写并迭代修改记忆构建与检索代码,由固定 Query Agent 提供反馈,实现冻结后再基于留出观测历史构建记忆并评测。
arXiv 论文 Micro-Localization 演示了利用显微光学观测自然地面纹理实现高精度全局定位,定位精度达到几十微米量级。作者建立了光学放大倍率与图像空间定位不确定度同物理定位精度的关系,并解决了高倍成像带来的标定、相机建模与对焦难题。
论文提出RTISSLAM-3D,一个面向搭载空中3D成像声呐、IMU和轮式编码器的轮式机器人的6自由度SLAM系统。系统用球面CFAR检测器将声呐图像化为稀疏3D检测,用于建模声呐波束形状的3D声学里程计、极坐标子图描述子的地点识别,以及3D配准的回环验证,共同构成带姿态因子的6自由度位姿图。
幻尔科技对比了 TurboPi 与 ClawPi 两款树莓派 ROS2 机器人小车:TurboPi 基于树莓派 4B/5,配麦克纳姆轮、2 自由度云台相机与 2 自由度机械臂,课程更完整,适合系统学习 AI 视觉;ClawPi 基于树莓派 5,增加 COIN-D6 激光雷达与 1.9 英寸 LCD 屏,电机升级为霍尔磁性编码器减速电机,可做 SLAM 建图导航与路径规划。
SpatialScout是一个评测视觉-语言模型(VLM)智能体主动进行物体级3D建图能力的新基准,包含80个多样室内场景和3,140个目标物体。任务要求智能体控制相机探索场景,在共享坐标系中估计物体中心,需协调视角选择、跨视角关联、几何估计与地图修正,并在有限交互预算内完成。
仙工智能展示其自研 VLA 模型驱动机器臂完成三盘汉诺塔的七步移动,当观察者滑动底座改变整体位置或把圆盘重排成任意中间状态后,机械臂仍能重新识别当前配置、判断下一步并继续完成剩余任务。该模型仅用 60 条示教轨迹训练,即可在物体位置、颜色和形状变化上泛化;仙工智能机器人“大脑”由模型、小脑和神经三层组成,分别负责场景理解与决策、运动规划与执行、传感器与关节执行器的统一接口连接。
现代汽车与起亚将于 10 月 19–21 日在 Uiwang 研究院举办第七届 E-FOREST TECH DAY 2026,展示约 200 项新技术,涵盖软件定义工厂(SDF)、自动化、能源与未来出行。
先临三维推出 FreeScan Combo Wireless 系列无线计量级双光源手持三维扫描仪,含 FreeScan Combo+ Wireless 与 FreeScan Combo Wireless,机身净重 550g,内置无线传输模块与电池,标配 3 块可轮换电池并支持外接移动电源。
论文提出 HumanoidPose 框架,把视觉当作本体感知,仅从视频恢复人形机器人在世界坐标下的全身关节配置。该方法将预训练人体姿态特征与机器人运动学结合到统一模型中,并把人体动作重定向到十六种不同人形机器人本体,实现完全基于合成数据的可扩展学习;同时利用无标注在线视频通过自训练开发 2D 机器人姿态检测器以提升真实世界泛化。
一款4自由度(DOF)的3D打印DIY机械臂首次成功通过摄像头识别对手落子,自主完成九子棋(Nine Men's Morris)对局。该臂J1-J3关节采用Tarot 450直升机主齿轮的POM齿轮配合NEMA 14步进电机,J4由RC舵机驱动,夹爪为柔性TPU材质;控制器为BTT SKR Pico 3D打印机主板,配TMC2209驱动器支持无传感器归零。
无人机搭载RK3588开展船厂船只检测与现场核查的项目方案,涵盖图像采集、模型训练、板端推理与证据保存流程。方案结合五张场景配图展示检测框,并说明遮挡处理和部署验证流程。
「3D视觉从入门到精通」知识星球已沉淀近9年,现有6400多名3D视觉从业者,内含近20门核心主线视频教程,覆盖工业3D视觉、SLAM、3DGS、自动驾驶、无人机、具身智能等方向。
香港科技大学团队开发具身机械臂EmArm,将柔性光学触觉皮肤嵌入刚性骨架,实现全臂触觉感知与自适应操作,五种环境干扰下触觉感知保真度达97.9%。其触觉皮肤覆盖超71,000平方毫米,空间分辨率达0.085毫米,可识别五种触摸行为并给出情感反馈,识别准确率最高99.8%。研究发表于Nature Sensors。
REEMAN 双激光 Fly Boat 工厂配送机器人(Fly Boat AMR,ABOT11B)在珠海电子工厂部署,每趟运输约 200 kg 的 PCB 材料和瓶装水,额定载重 300 kg,载货配送约 600 m 加空载返回约 100 m,客户报告每天约 70–90 趟。
禾赛 10 月 14 日发布 Kosmo 三维世界数据引擎,包括手持 AI 空间相机 Kosmo One 与云平台 Kosmo World,目标是把空间建模做得像拍照一样简单。
Scale AI联合Elorian发布新基准Humanity's Sixth Sense(HSS),测试多模态模型的直觉式视觉推理:20名人类参与者得分93.1%,榜首GPT-6-astra开到最大推理强度也只有53.6%,25个模型中位数为30.9%。
Integrated Systems Design(ISD)上周发布 Palletizing Module,可在同一工位完成出库码垛与入库拆垛,无需重新配置硬件即可切换模式。
机器视觉中CNN与Transformer按实时性与复杂度分工:CNN承担车道线识别、近距离障碍物检测、交通标识分类及工业机器人的工件定位、缺陷检测,Transformer负责鸟瞰图场景重建、多传感器融合、轨迹预测与可行驶区域分割。
一名独立开发者用六个月把四月还只是想法的Visual Recovery做成通用实时4K 60FPS NVIDIA CUDA水下图像增强软件,其中的算法专为浑浊水域实时处理设计。该测试中GPU每帧处理耗时约5-10毫秒。项目仍处实验阶段,开发者征求ROV操作者与水下计算机视觉从业者的反馈。
EvergreenSLAM 发布 v0.3-preview 预览版,作者声明这仍是预览而非产品,哪些流程在机器人上跑过需看 README 的验证与限制章节。相对 v0.2-preview,agent 层新增 egs mcp,CLI 以 stdio 形式作为 MCP 工具提供且每条命令支持 --json,并加入位姿时间线 GET /pose、重定位结果与面向智能体的恢复指引。
提出一种单目深度辅助的LiDAR-相机外参两阶段联合优化标定方法,以深度约束替代传统灰度-强度互信息,提升复杂光照与材质条件下的标定精度与鲁棒性。粗标定阶段采用ArUco标记与圆孔阵列复合标定板,经SVD优化的ICP算法无需预设初值解析求解外参初值;精标定阶段引入DepthPro单目深度估计网络,构建几何约束与归一化互信息距离(NID)联合优化目标函数。
SLAM 开始把机器人与环境的接触信息作为定位依据,在视觉、激光雷达受限时用运动学与足地约束补充位姿估计。IROS 2025 的 KD-RIEKF 在 Unitree Go2 上验证,其测试条件下机器人高速运动时的位置与姿态估计误差均有所降低。
视觉检测研究工具 LDO 在 GitHub 发布 v0.1.0 研究预览版,提供可安装的 Python 3.11 包与 ldo-research 命令,集成 MegaLoc 与 SuperPoint/LightGlue 接口,包含因果回放和可选 stereo/PnP 验证,24 秒存证演示可在 CPU 上复现。
10月16日,2026 AI Cloud 100 China榜单在上海发布,一目科技作为Physical AI赛道代表企业入选。其核心产品仿生视触觉传感器采用三层架构:向下沉淀高质量触觉数据集,中间打通多硬件信号通用编码,向上融合触觉、视觉与语言。公司定位为物理AI触觉感知入口,今年7月完成超10亿元E轮融资,投后估值突破100亿元。
机器之心对话 Sharpa 学术负责人张凯峰,梳理出推进灵巧操作的三条主线:以人为中心的数据采集、把运动与交互解耦的高频触觉底层控制、以触觉为锚的跨本体表征学习。
洛微科技正式推出专为机器人灵巧手及机械臂末端视觉感知设计的DM-Mini 3D ToF相机,已开放样机申请与技术合作咨询。机身尺寸60×29×30mm、重量约80g,深度感知范围0.04m至1m,在0.5m至1m工作区间可实现4mm深度测量精度,具备约4cm起的超近距离探测能力,支持RGB图像最高1600×1200像素与最高30fps实时输出,并可选配IMU模块。