SVIn+:融合3D声呐、视觉惯性、水压与DVL的水下状态估计框架
SVIn+ 是一个面向自主水下航行器(AUV)的多传感器状态估计框架,在开源视觉惯性 SLAM 系统 SVIn 基础上,将水压与 DVL 测量接入紧耦合非线性优化,并用 KISS-ICP 解耦前端生成相对位姿因子,把 3D 声呐结构信息纳入因子图。作者在沉船与珊瑚礁场景开展实地部署,验证了漂移抑制与全局一致性。论文为 IROS 2026 收录,代码与数据集已在项目网站公开。
SVIn+ 是一个面向自主水下航行器(AUV)的多传感器状态估计框架,在开源视觉惯性 SLAM 系统 SVIn 基础上,将水压与 DVL 测量接入紧耦合非线性优化,并用 KISS-ICP 解耦前端生成相对位姿因子,把 3D 声呐结构信息纳入因子图。作者在沉船与珊瑚礁场景开展实地部署,验证了漂移抑制与全局一致性。论文为 IROS 2026 收录,代码与数据集已在项目网站公开。
针对无人机三维重建与巡检中基于重叠度的规划启发式无法保证图像质量约束下多次观测的问题,研究将GSD约束的k覆盖视点选择建模为集合多重覆盖问题。方法沿表面外法向生成候选视点,经距离、视角、视场与遮挡筛选后,用动态加权贪心启发式优先处理覆盖缺口与稀缺视角。在两种结构、四种体素分辨率和三种覆盖要求下,该方法实现完整或接近完整的k覆盖,视点数仅比ILP多3.00%–16.39%。
作者提出SG^2SLAM,一种面向单目户外导航的3D高斯泼溅SLAM方法,用块级度量先验替代逐帧跨维对应,让跟踪与建图共享同一几何来源。方法还引入射线条件化3DGS核,为每个图元扩展视点方向子空间,并对空间几何与位姿联合优化。在KITTI和Waymo Open数据集上,SG^2SLAM在单目户外导航任务中优于逐帧关联基线,代码将在论文录用后公开。
总部位于旧金山的Bedrock Robotics宣布完成6亿美元C轮融资,由Alphabet旗下成长基金CapitalG与Emergence Capital共同领投,淡马锡、英伟达、Bessemer等跟投,投后估值41亿美元。
华睿科技于10月27日-29日在深圳宝安国际会展中心电子半导体展与机器视觉展展出机器视觉和AMR新品及解决方案。视觉侧包括65MP CXP大面阵相机、RayDes相机、5MP短波红外相机、16K 256级TDI线阵相机及R5000Pro、RS3000读码器等;AMR侧动态演示M060C模块化底盘、FCX100B全向潜伏叉取型AMR及PCB行业潜伏举升型AMR等。
海康机器人正式发布「明智」系列单体智能产品,将感知、决策与执行集成于机器人本体,无需依赖调度架构,单台即可完成全流程搬运作业。系列首发 Z1-300 潜伏搬运与 Z2-1500 叉取搬运两款产品,官方称拆箱、建图、下发任务最快 30 分钟完成,单张地图最高可达 20 万㎡。
一款基于 Arduino UNO R4 WiFi 的四驱自主探索机器人,可在路径和迷宫中导航并检测周围障碍物。它通过舵机搭载的超声波传感器做 180° 雷达扫描,经 Wi-Fi 将实时遥测数据传到交互式 Web 仪表盘,由仪表盘重建周围墙壁的 2D 矢量地图。
布局图说托盘是居中的。地面不同意。 我们的 Pallet Mover 对准的是实际存在的那个托盘。 你见过机器人处理过最乱的取货场景是什么? #AMR #Robotics
Ropedia 在 10 月 19 日至 23 日的第一届 Ropedia Super Week 上集中发布六项研究,围绕人类第一视角视频如何转化为机器人可用的训练与执行信息。
推荐理由:六项研究集中回答人类第一视角数据如何转成机器人可用的训练与执行信息,并给出跨本体与真机对照结果。
Embotech 与宝马宣布已在英国和德国的四个工厂用自动驾驶技术完成 100 万辆车辆搬运,日均约 3500 次、可用率超过 99.5%。其 Automated Driving In-Plant 方案把禾赛激光雷达等感知放在产线基础设施侧,车辆无需额外传感器,并配有一套经 TÜV SÜD 独立认证的确定性安全架构。
Xpanner 发布 X1 Piling R6 全自动打桩机器人,面向公用事业级太阳能与电池储能场站自主安装立柱,由一名操作员监督。该系统基于 Everstar R6 履带底盘,依靠高精度 GNSS 与车载传感器自主导航到桩位,可打最长 23 英尺(7.0 米)的桩、最大打入深度 15.7 英尺(4.8 米),并配备 97 kW 发动机与最高 1,260 J 冲击能量的液压锤。
南方科技大学等机构在 Nature Machine Intelligence 发表 NI-skins 人工皮肤,每秒读取超过1万个传感元件并分级处理信号,从感知到解释约23毫秒。
禾赛科技的空间扫描方案Kosmo被皮克斯写进3D渲染教程,用于采集真实场景的3D高斯泼溅数据。Kosmo由手持采集端Kosmo One和云端重建端Kosmo World组成,Kosmo One集成定制激光雷达、最高8K影像系统、一英寸CMOS和高精度IMU,四类传感器在硬件层做微秒级时间同步与出厂外参标定。
广成创新推出KMX系列高精度4D结构光相机,面向具身智能末端高精度测量,最高重复测量精度2μm、3D成像速度最高60Hz,相机重250g,适合集成于机械臂末端。该系列配套GCI3DLab通用视觉软件和SDK接口,用于运动目标的实时3D测量与定位,并实现机械臂末端视觉反馈闭环。广成创新现有Shark、Lynx、Kite三大系列三十余种型号3D结构光产品。
ECCV'26 论文提出多视角行人检测方法 MV2GF,借助预训练视觉几何基础模型 DA3 的多视角特征与 3D 点图,替代透视投影来聚合 BEV 特征。在训练与测试相机配置不同的设定下,MV2GF 在 GMVD-D、MVPerception、Wildtrack 上的 MODA 分别比此前最优高 4.6、4.7、2.2 个点。
北京蓝疆行远科技10月26日发布自研工业级双目3D相机Spatiscan S1,整机售价13900元,主打透明、高吸光、强反光材质测量与十万级Lux户外强光适配。
FlatVPR 提出一种即插即用几何线性残差适配器,对 DINOv2-ViT-S/14 等基础模型特征施加残差变换,并用 Pullback Flatness Loss 压低流形曲率,使相邻锚点间描述子可由线性插值重建。在 NCLT 数据集上,即使锚点间隔达 100m 且存在剧烈季节变化,该适配器仍带来明显性能提升。地图构建被纳入 EM 框架,分为流形适配的连续 M 步与锚点选择准则的 E 步。
Prateeth Rao 与 Sachit Rao 提出几何感知极线对应图方法,用极线约束引导对应关系图的构建与剪枝,再由图学习模块生成几何上下文向量,经 MLP 输出旋转和平移以估计相机位姿。
作者提出一种巡检规划框架,用基于分类变分自编码器(VAE)的学习式相机信息度量替代几何可见性检查,以应对轨道光照剧烈变化导致的巡检失效。该方法在逼真物理仿真器中实现制导、导航与控制架构并测试多种轨道光照与视角,平均亮度达0.57、81.6%的观测高于0.25,而带光照带的几何规划为0.02(3.0%)、纯几何规划为0.04(6.0%)。
该研究将上肢功能活动度估计建模为主动感知问题,用损伤系数参数化健康关节限位的缩减,并集成到机器人交互时使用的人体模型中。作者提出在线主动感知流程,机器人通过反复递物请求主动探测用户,并逐步更新对损伤系数的贝叶斯信念。仿真研究与机器人平台上的概念验证显示,该流程能在真实人机递物中较准确地恢复损伤系数。
CognitiveReality 将机器人 RGB-D 流构建为语义索引的 Gaussian-TSDF 地图,供 VR 操作者与工具调用语言智能体共享。同一建图程序仅靠配置适配不同平台,可接入机器人 SLAM、关节运动学、动捕或视觉跟踪位姿,并以影子跟踪与关键帧锚定 PnP 应对定位中断,以 2 Hz 维护开放词汇实例身份和逐物体质量。
DGT-Map 提出一种自监督框架,从 RGB-D 观测和运动信号学习全局、方向性且以车辆为条件的可通行性代价地图。它用共享多任务主干学习跨车辆的共同地形特征,再由各车辆专属预测头保留平台相关响应,推理时输出按航向索引的代价地图供方向感知规划器使用。
StepTrigger是一种面向VLM驱动足式机器人的接触状态触发后门攻击,触发信号来自Unitree Go1四足机器人走过密集地形时产生的足地接触压力模式,而非提示词或可见标记。
作者提出 VLN on the Fly 机载视觉语言导航栈,将指令 grounding、规划与控制保持为可分别检查的阶段:量化 VLM 把指令定位到粗粒度图像单元,深度信息将其抬升为 3D 目标,快速 B 样条规划器生成可行轨迹,预训练强化学习策略在多种四旋翼上跟踪轨迹并输出电机指令。
作者提出 Haptic Sorter 统一基于模型的几何框架,把机器人触觉感知、建模与操作规划结合起来,用于物体形状和位姿未知时的操作。框架用贝叶斯优化引导触觉探索并以超椭圆近似几何边界,用编码物体几何的自适应操作势描述准静态机器人-物体交互,还提出基于模型预测与触觉反馈的在线常微分方程实现实时位姿推断。系统在 2D 机器人分拣任务上部署,通过改变物体几何在仿真和真实多臂装置中验证鲁棒性与泛化性。
CoMo3R-SLAM 是一个面向户外多智能体系统的协作单目稠密 SLAM 系统,以学习式前馈三维重建先验为核心,用稠密点图锚定各智能体间的尺度,并提供足以几何验证智能体间关联的对应关系。
论文提出 Semantic Autonomy Stack(SAS)六层集成框架,在已验证的 ROS 2/Nav2 基础上构建语义推理、任务接口与运行记忆层,采用确定性优先的级联策略,把未解决或受保护的情况升级给预训练视觉语言模型(VLM)。
作者提出一个统一系统,在未知且动态的环境中同时约束全身轨迹的碰撞风险与抓取时的目标可见性,包含速度感知注视策略、分层子目标策略和滚动时域全身规划器三部分。在 400 个随机仿真场景和 Fetch 移动操作机器人的实机试验中,未知静态环境成功率为 70.4%,动态环境为 57.9%,分别比解耦的导航与操作策略高 16.3 和 9.3 个百分点,并显著减少碰撞。
特殊伽利略群 SGal(3) 是 10 维李群,其重要子群包括特殊正交群、特殊欧氏群和扩展位姿群。该工作简述 SGal(3) 及其李代数,说明群结构如何支持空间与时间不确定性的统一表示,并指出该群对若干机器人问题的潜在用途。
论文提出一种不确定性评估方法,用于ISO 21448 SOTIF分析:把在一个条件下选定的不确定性阈值迁移到某个触发条件,用测试在给定错误概率下判定性能目标在该条件下适用、不适用或无法判定,并给出适用结论所需独立单元数的下界。
作者提出 TLP 点云配准方法,仅需一个可调参数,用不同 p 值的截断 Lp 函数为对应关系分配优先级分数、选择假设并精化最终模型。该方法针对真实三维特征匹配中的高离群率,利用 GPU 并行评估假设,平均可在 1 秒内完成数千个对应关系的配准。在公开基准数据集上,TLP 精度高于现有单参数方法,并在四个评测数据集中的三个上优于两种常用的多参数方法,运行时间保持竞争力。
研究者提出基于 OWL 感知函数的解析框架,用于单相机运动时分割多个独立运动的刚体。OWL 将感知 looming L 与感知旋转 ω 编码为相对 3D 结构的闭式表示,由此可从 L 和 ω 逐像素解析恢复相对平移单位方向,同一非旋转刚体上的点共享相同方向,聚类即可完成分割。该方法用四元数在 3D 中推导,具备并行性、相机旋转不变性,且无需训练数据、深度信息和语义先验。
作者提出GEMS框架,将持久化的时空3D高斯溅射(3DGS)地图与智能体推理流程结合,地图只重建一次,之后仅在场景变化区域更新并保存这些改动。智能体流程借助该地图按需渲染新视角,逐步累积证据以回答时空问题,并根据自然语言查询定位物体。
TrySee 提出一种模块化闭环机器人任务规划流程,将通用 VLM 推理与领域专用感知及既有机器人组件结合,无需 VLM 微调或端到端演示。系统采用反应式循环规划,并加入领域专用模块化视觉预处理以提供在线 grounding,同时通过动态预处理选择机制提升可扩展性。
论文提出VPR-Space基准,用于评估月球、火星等地外表面场景下的视觉位置识别(VPR)能力。作者基于太空模拟域(SAD)现有数据构建了16个数据库-查询数据集,覆盖环境、视角变化和光照条件等挑战。
研究团队用一辆真实车尺寸车辆开展 N=18 的实地实验,比较相机画面、原始 LiDAR 点云鸟瞰图和 LiDAR 与相机融合鸟瞰图三种遥操作界面。
作者提出去中心化 LiDAR-雷达-惯性里程计框架 LRIO,融合激光雷达、FMCW 雷达与惯性传感,在 GPS 拒止且受烟雾影响的地下隧道中做位姿估计。框架核心是自适应残差阈值(ART)机制,用于检测传感器随时间退化并调整融合过程,配合容错最优信息滤波器(RETOIF)以故障感知方式融合激光-惯性与多路雷达-惯性里程计。
论文提出VisGeo-PipeTrack伺服控制框架,用YOLOv5检测管道标签并结合视觉几何约束定位,使无人机跟踪存在振动等动态运动的管道。控制端采用基于模型预测控制的实时校正自适应PID(MPC-RCAPID),通过递推最小二乘在线估计模型并滚动优化调整PID参数。
作者提出 Thermal-Headroom Routing(THR),一种用闭式 RC 热模型预测处理器温度、排除预计越过降频阈值的检测器配置的轻量模型选择策略。
该研究提出用因子图对柔性线缆(DLO)进行概率建模,在重建线缆形状的同时估计作用其上的三维力的大小、方向与位置。由于线缆细且无驱动,应变片和驱动读数通常不适用,方法仅使用一种传感信息,并在加入测量噪声、线缆沿指定路径运动的仿真测试中完成力估计。作者称该通用方法可适用于更广泛的任务。