自动驾驶

Tackling the Kidnapped Robot Problem via Sparse Feasible Hypothesis Sampling and Reliable Batched Multi-Stage Inference

通过稀疏可行假设采样和可靠的分批多阶段推理解决被绑架的机器人问题

Muhua Zhang, Lei Ma, Ying Wu, Kai Shen, Deqing Huang, Henry Leung

机构 * School of Electrical Engineering, Southwest Jiaotong University（西南交通大学电子工程学院） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(summary_cn,abstract)；occupancy(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种被动的2D全局重定位框架，通过单个LiDAR扫描和占用网格地图在机器人静止时高效可靠地估计全局姿态，从而提高移动机器人的长期自主性。该框架将全局重定位问题转化为非凸问题，并通过多假设方案与分批多阶段推理和早期终止平衡完整性和效率。

Comments 14 pages, 8 figures. Accepted for publication in IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. DOI: 10.1109/TIM.2026.3694741

Query-Calibrated Segmental Admission for Descriptor-Agnostic LiDAR Loop Closure in Repetitive Environments

基于查询校准的分段准入用于无描述符的激光雷达回环闭合在重复环境中

Jaehyun Kim, Seungwon Choi, Wonseok Kang, Tae-Wan Kim

机构 * Department of Naval Architecture and Ocean Engineering（naval architecture and ocean engineering department） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 该研究提出了一种无描述符的稀疏回环准入策略，用于在重复环境中稳定图结构，通过校准查询级的分段假设并验证代表性配对来减少回环因素的误入，从而提高回环闭合的精度和稳定性。

Comments 8 pages, 3 figures

EllipseLIO: Adaptive LiDAR Inertial Odometry with an Ellipsoid Representation

EllipseLIO: 一种基于椭球表示的自适应激光雷达惯性里程计

Rowan Border, Margarita Chli

机构 * Vision for Robotics Lab (V4RL)（机器人视觉实验室） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出EllipseLIO，一种基于椭球表示的实时激光雷达惯性里程计，通过自适应的激光雷达扫描过滤和配准方法，在不同环境和传感器下实现鲁棒的里程计性能，实验表明其在多种复杂场景中表现最优。

Comments 8 pages, 6 figures, 2 tables

Hybrid Machine Learning Model for Forest Height Estimation from TanDEM-X and Landsat Data

基于TanDEM-X和Landsat数据的混合机器学习模型用于森林高度估计

Islam Mansour, Ronny Haensch, Irena Hajnsek, Konstantinos Papathanassiou

机构 * German Aerospace Center (DLR)（德国航空航天中心（DLR）） ； Institute of Environmental Engineering, ETH Zürich（环境工程研究所，苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出了一种结合机器学习与物理模型的混合方法，利用TanDEM-X干涉相干测量和Landsat光学数据来提高森林高度估计的精度，通过扩展特征空间减少高度和基线地形坡度的模糊性，实验结果表明RMSE和MAE分别降低了13.5%和16.6%。

3D Reconstruction and Knowledge Distillation to Improve Multi-View Image Models to Explore Spike Volume Estimation in Wheat

3D重建与知识蒸馏以改进多视角图像模型以探索小麦籽粒体积估计

Olivia Zumsteg, Jannis Widmer, Yann Bourdé, Norbert Kirchgessner, Andreas Hund, Lukas Roth, Paraskevi Nousi

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Swiss Data Science Center（瑞士数据科学中心） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种混合2D-3D方法，通过训练过程中知识蒸馏，使模型能够高效地进行图像-only推理。该方法结合了基于距离直方图特征的刚性不变点云网络和提出的多视角图像基于调节Transformer（RT）的集成架构，最终通过特征或标签蒸馏将知识转移到纯图像模型中，从而提高了籽粒体积估计的精度和效率。

Comments 8 pages, 6 figures (Appendix: 4 pages, 5 figures)

Enhancing Graph-Based SLAM in GNSS-Denied environments by leveraging leg odometry

通过利用腿部里程计增强基于图的SLAM在GNSS受限环境中的性能

Léon Perruchot-Triboulet, Luc Jaulin, Kai Xiao

机构 * LinxAI Tech（LinxAI科技） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种基于因子图的架构，通过结合本体感觉腿部里程计和激光雷达-惯性里程计，有效减少了GNSS受限环境中视觉漂移，提高了SLAM的鲁棒性。

Comments 4 pages, 3 figures, 2 tables, for ICRA workshop on Robot Meets GNSS and Ranging for Seamless Autonomy