自动驾驶

FAR-LIO: Enabling High-Speed Autonomy through Fast, Accurate, and Robust LiDAR-Inertial Odometry

FAR-LIO：通过快速、准确和鲁棒的LiDAR-惯性里程计实现高速自主

Maximilian Leitenstern, Marcel Weinmann, Patrick Haft, Tobias Lasser, Dominik Kulmer, Markus Lienkamp

机构 * NVIDIA Corp., USA（美国英伟达公司） 纠错

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

AI总结 提出FAR-LIO，一种基于CUDA加速的LiDAR-惯性里程计框架，通过新颖的体素哈希映射和稀疏感知GICP算法实现低延迟和高精度，在高速赛车场景中位置误差降低6.9%，运行时间减少38.4%。

Comments 8 pages, accepted for publication at IROS2026 (IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems 2026)

MIL-LC: A Robust Magnetometer-Inertial-LiDAR Fusion Multimodal Localization Framework

MIL-LC：一种鲁棒的磁力计-惯性-LiDAR融合多模态定位框架

Qiyang Lyu, Zhenyu Wu, Wei Wang, Hongming Shen, Danwei Wang

机构 * School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电气与电子工程学院） ； Centre for Advanced Robotics Technology Innovation (CARTIN)（先进机器人技术创新中心） 纠错

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

AI总结 提出MIL-LC框架，融合磁力计、惯性和LiDAR，解决GNSS缺失、几何重复或无纹理环境下的定位问题，通过磁地图与LiDAR退化检测实现鲁棒定位。

Commerge: Communication-Efficient, Robust, and Fast LiDAR Map Merging Framework for Multi-Robot Coordination in Resource-Constrained Scenarios

Commerge：面向资源受限场景的多机器人协调的高效通信、鲁棒且快速的LiDAR地图合并框架

Hogyun Kim, Jiwon Choi, Juwon Kim, Geonmo Yang, Seokhwan Jeong, Hyungtae Lim, Younggun Cho

机构 * Dept. of Electrical and Computer Engineering, INHA University, S.Korea（电气与计算机工程系，INHA大学，韩国） ； Laboratory for Information and Decision Systems (LIDS), Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA（信息与决策系统实验室（LIDS），麻省理工学院，美国马萨诸塞州剑桥） 纠错

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

AI总结 提出Commerge框架，通过图论选择性数据交换将多机器人LiDAR地图合并的通信量降低高达5000倍，同时保持对齐精度，实现MB级数据交换。

Comments 32 pages, 32 figures

FAST-LIVGO: A Degeneracy-Robust LiDAR-Inertial-Visual-GNSS Fusion Odometry

FAST-LIVGO：一种退化鲁棒的LiDAR-惯性-视觉-GNSS融合里程计

Zhiyu Chen, Chunran Zheng, Jiayu Wen, XiaoLei Zhang, Jiaming Xu, Feng Pan, Yukang Cui

机构 * College of Mechatronics and Control Engineering, Shenzhen University（深圳大学机电与控制工程学院） ； Department of Mechanical Engineering, The University of Hong Kong（香港大学机械工程系） ； College of Automation, Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学自动化学院） 纠错

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

AI总结 提出一种基于误差状态迭代卡尔曼滤波的紧耦合LiDAR-惯性-视觉-GNSS融合框架，通过动态时间规整的时空对齐模块、多普勒和时差载波相位观测模型以及退化感知的双模式异常值拒绝策略，在长期大尺度动态环境中实现高精度鲁棒的状态估计。

Comments Accepted for presentation at the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

GeoFlow-SLAM++: A Robust Multi-Camera Visual-Inertial SLAM System with Relocalization

GeoFlow-SLAM++：一种具有重定位功能的鲁棒多相机视觉惯性SLAM系统

Wei Feng, Tingyang Xiao, Liu Liu, Xiaolin Zhou, Zhizhong Su

机构 * Horizon Robotics（地平线机器人） 纠错

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

AI总结 提出GeoFlow-SLAM++多相机视觉惯性SLAM系统，通过统一身体中心公式融合多相机约束、IMU预积分和跨视角重定位，支持ORB和神经网络特征前端，在多个数据集上实现鲁棒定位，性能接近LiDAR。

Comments 10 pages

Data-Free Knowledge Distillation for LiDAR-Aided Beam Tracking in MmWave Systems

毫米波系统中基于激光雷达辅助波束跟踪的无数据知识蒸馏

Abolfazl Zakeri, Nhan Thanh Nguyen, Ahmed Alkhateeb, Markku Juntti

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)

AI总结 提出无数据知识蒸馏框架，利用激光雷达历史测量序列预测最优波束，通过元数据损失合成训练数据，避免依赖原始激光雷达样本。

Comments Accepted to IEEE TVT correspondence 2026

Channel-adaptive Cross-modal Generative Semantic Communication for Point Cloud Transmission

面向点云传输的信道自适应跨模态生成式语义通信

Wanting Yang, Zehui Xiong, Qianqian Yang, Ping Zhang, Merouane Debbah, Rahim Tafazolli

机构 * IEEE 纠错

专题命中 激光雷达 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出GenSeC-PC框架，通过跨模态语义编码融合图像与点云，结合信道自适应联合编解码和扩散模型加速，实现低信噪比下的鲁棒点云传输。