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自动驾驶感知、规划、BEV、占用预测、激光雷达和仿真评测。

2026-06-17 至 2026-06-17 共收录 1 信号源:cs.RO, cs.CV, eess.IV, cs.AI

1. 多传感器融合 1 篇

2606.17534 2026-06-17 cs.RO 新提交 70%

RICH-SLAM: Radar SLAM with Incremental and Continuous Hilbert Mapping

RICH-SLAM:基于增量连续希尔伯特映射的雷达SLAM

Bingbing Zhang, Huan Yin, Yang Xu, Shuo Liu, Shaojie Shen, Fumin Zhang, Wen Xu

机构 * State Key Laboratory of Ocean Sensing, Zhejiang University(浙江大学海洋传感国家重点实验室) Interdisciplinary Student Training Platform for Marine areas, Zhejiang University(浙江大学海洋交叉学科学生培养平台) Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学电子与计算机工程系) School of AI and Robotics, Hunan University(湖南大学人工智能与机器人学院) Ocean College, Zhejiang University(浙江大学海洋学院) Institute of Deep-Sea Science and Engineering, Chinese Academy of Sciences(中国科学院深海科学与工程研究所)

专题命中 多传感器融合 :LiDAR(abstract);occupancy(abstract);分类 cs.RO

AI总结 提出RICH-SLAM框架,采用Rao-Blackwellized粒子滤波后端和增量希尔伯特空间降秩高斯过程映射,从稀疏雷达测量中构建连续占用地图,并支持不确定性感知规划。

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