自动驾驶

Generalized-CVO: Fast and Correspondence-Free Local Point Cloud Registration with Second Order Riemannian Optimization

广义CVO：基于二阶黎曼优化的快速无对应局部点云配准

Ray Zhang, Marcus Greiff, Thomas Lew, John Subosits

机构 * Toyota Research Institute（丰田研究院） 纠错

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

AI总结 提出一种基于几何表面结构和再生核希尔伯特空间嵌入的无对应局部点云配准方法，采用二阶流形优化实现高达10倍加速，在LiDAR和RGB-D跟踪及物体配准中显著降低漂移并提升鲁棒性。

Comments 16 pages, 12 figures

GRAR: Glass-induced Reflection Artifact Removal in LiDAR Point Clouds

GRAR: LiDAR点云中玻璃引起的反射伪影去除

Wanpeng Shao, Zeyi Guo, Bo Zhang, Yifei Xue, Tie Ji, Yizhen Lao

机构 * College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University（湖南大学计算机科学与电子工程学院） ； School of Design, Hunan University（湖南大学设计学院） ； School of Finance and Statistics, Hunan University（湖南大学金融与统计学院） 纠错

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

AI总结 提出两阶段框架，先利用多模态视觉基础模型和几何线索精确分割玻璃区域，再基于物理驱动的反射感知局部-全局几何相似性描述符去除反射伪影，在多个公开数据集上优于现有方法。

Event-based Scheimpflug LiDAR for Ultra-Fast Laser-Scanned Rangefinding

基于事件的Scheimpflug激光雷达用于超快激光扫描测距

Nathan Meraz, Alisha Whitehead, Suet Ying Chan, Ronan Taneja, Gabriella Mayrend, Joseph L. Greene

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)

AI总结 提出eSCHORTY系统，将事件传感器与调制连续波线激光结合，通过Scheimpflug几何实现每秒百万兆事件级密集3D点云，解决帧率限制和背景干扰问题。

Comments 19 pages, 8 figures

Resilient Navigation for Autonomous Farm Robots by Leveraging Jerk-Augmented Models with IMU-Only Disturbance Rejection

利用基于加加速度增强模型与仅IMU干扰抑制的自主农业机器人弹性导航

Batu Candan, Mohammed Atallah, Simone Servadio, Saeed Arabi

机构 * Iowa State University（爱荷华州立大学） ； Salin247 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对农业机器人传感器中断和振动问题，提出加加速度增强EKF与多调谐因子自适应方法，动态调整测量协方差，显著降低3D位置RMSE。