3D 视觉

Splatblox: Traversability-Aware Gaussian Splatting for Outdoor Robot Navigation

Splatblox：面向户外机器人导航的可通行性感知高斯点绘制

Samarth Chopra, Jing Liang, Gershom Seneviratne, Yonghan Lee, Jaehoon Choi, Jianyu An, Stephen Cheng, Dinesh Manocha

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；point cloud(abstract)；分类 cs.CV、cs.RO

AI总结 Splatblox通过融合RGB图像和LiDAR点云，构建了具有几何和语义信息的可通行性感知ESDF，实现户外复杂环境下的实时自主导航，实验表明其在可通行性判断和路径规划方面优于现有方法。

DOC-GS: Dual-Domain Observation and Calibration for Reliable Sparse-View Gaussian Splatting

DOC-GS：双域观测与校准以实现可靠的稀疏视角高斯点云法

Hantang Li, Qiang Zhu, Xiandong Meng, Debin Zhao, Xiaopeng Fan

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出DOC-GS框架，通过优化域归纳偏差和观测域证据的协同作用，解决稀疏视角3DGS中高斯点云可靠性不可观测的问题，提升重建稳定性与图像质量。

Comments 10 pages, 5 figures

Splats under Pressure: Exploring Performance-Energy Trade-offs in Real-Time 3D Gaussian Splatting under Constrained GPU Budgets

压力下的Splats：在受约束的GPU预算下探索实时3D高斯溅射的性能-能耗权衡

Muhammad Fahim Tajwar, Arthur Wuhrlin, Bhojan Anand

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Telecom Paris（巴黎电信学院） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；3DGS(abstract)；分类 cs.GR

AI总结 研究在受约束的GPU预算下实时3D高斯溅射的性能-能耗权衡，通过模拟不同GPU性能层级，分析帧率、运行时间和能耗等指标。

BrepGaussian: CAD reconstruction from Multi-View Images with Gaussian Splatting

BrepGaussian：从多视角图像中通过高斯点划进行CAD重建

Jiaxing Yu, Dongyang Ren, Hangyu Xu, Zhouyuxiao Yang, Yuanqi Li, Jie Guo, Zhengkang Zhou, Yanwen Guo

机构 * State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； Nanjing Urban Construction Tunnel& Bridge Intelligent Management Co., Ltd.（南京城建隧道桥梁智能管理有限公司） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出BrepGaussian框架，通过学习2D图像中的3D参数化表示，实现从多视角图像中重建CAD模型，其核心方法是结合可学习特征的高斯点划渲染器和特定拟合策略，有效分离了几何重建与特征学习。

Comments Accepted to CVPR 2026

GS-Surrogate: Deformable Gaussian Splatting for Parameter Space Exploration of Ensemble Simulations

GS-Surrogate：基于可变形高斯散点的参数空间探索的可变形高斯散点

Ziwei Li, Rumali Perera, Angus Forbes, Ken Moreland, Dave Pugmire, Scott Klasky, Wei-Lun Chao, Han-Wei Shen

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； NVIDIA（英伟达） ； Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.GR

AI总结 本文提出GS-Surrogate，一种基于可变形高斯散点的可视化替代模型，用于参数空间探索。通过构建标准高斯场并进行参数条件变形，实现高效可控的可视化任务适应，如等值面提取和转移函数编辑。

Rendering Multi-Human and Multi-Object with 3D Gaussian Splatting

多人类和多物体的3D高斯散射渲染

Weiquan Wang, Jun Xiao, Feifei Shao, Yi Yang, Yueting Zhuang, Long Chen

机构 * State Key Lab of CAD&CG, College of Computer Science, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） ； Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学计算机科学与工程系） 纠错

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出MM-GS框架，通过实例级多视图融合和场景级实例交互模块，解决多人类和多物体动态场景重建中的视图一致性与复杂依赖建模问题，实现高保真渲染。

Comments 8 pages, 4 figures, accepted by ICRA 2026

Radio-Frequency Inverse Rendering for Wireless Environment Modeling

无线环境建模的射频逆渲染

Fuhai Wang, Zihan Jin, Lehang Wang, Xuehui Dong, Tiebin Mi, Robert Caiming Qiu, Zenan ling

专题命中 Gaussian Splatting ：Gaussian Splatting(abstract)

AI总结 本文提出一种物理基础的射频逆渲染框架，通过分离射频发射、几何和材料电磁特性，提升无线环境建模的精度与灵活性。