自动驾驶

RadiusFPS: Efficient Farthest Point Sampling on CPUs and GPUs via Spherical Voxel Pruning

RadiusFPS：通过球形体素剪枝在CPU和GPU上实现高效最远点采样

Ziyang Yu, Xiang Li, Qiong Chang, Jun Miyazaki

机构 * School of Computing（计算学院） ； Institute of Science（科学研究院） ； Tokyo（东京） 纠错

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

AI总结 提出RadiusFPS框架，利用球形体素剪枝加速最远点采样（FPS），在保持标准更新规则的同时，通过保守几何边界和坐标点跳过测试减少冗余计算，并在GPU上实现融合核，显著提升速度并降低内存占用。

Comments 28 pages,15 figures

Breaking Time: A Fully Gaussian Framework for Distributed and Continuous-Time SLAM

打破时间：一种用于分布式和连续时间SLAM的全高斯框架

Davide Ceriola, Simone Ferrari, Luca Di Giammarino, Leonardo Brizi, Giorgio Grisetti

机构 * Department of Computer, Control, and Management Engineering "Antonio Ruberti", Sapienza University of Rome（计算机、控制与管理工程系（Antonio Ruberti）, 罗马萨皮恩扎大学） ； University of Stuttgart（斯图加特大学） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出G-solver，结合高斯信念传播和高斯过程运动先验的分布式连续时间轨迹估计框架，支持异构异步传感器和多相机场景。

Comments To be published in RA-L. Open-source implementation is released at https://github.com/rvp-group/gsolver