自动驾驶

Targetless LiDAR-Camera Calibration with Neural Gaussian Splatting

无目标激光雷达-摄像头校准与神经高斯点分布

Haebeom Jung, Namtae Kim, Jungwoo Kim, Jaesik Park

机构 * Department of Interdisciplinary Program in Artificial Intelligence, Seoul National University（人工智能交叉学科项目系，首尔国立大学） ； Department of Artificial Intelligence, Yonsei University（人工智能系，延世大学） 纠错

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

AI总结 本文提出无目标激光雷达-摄像头校准方法，通过神经高斯点分布优化传感器姿态，实现鲁棒且可推广的校准，优于现有方法并在多数据集上表现优异。

Comments IEEE RA-L 2026. Project page: https://zang09.github.io/tlc-calib-site

Journal ref 2026 IEEE Robotics and Automation Letters

When Your State Estimator Has Lost The Plot: Detecting Estimator Failures Via Spectral Analysis

当你的状态估计器“迷失方向”时：通过频谱分析检测估计器故障

Christian Lanegger, Helen Oleynikova, Roland Siegwart, Michael Pantic

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本研究提出一种与传感器无关的频域分析方法，用于检测状态估计器故障，在三类里程计框架中可检测51%-58%的故障，精度达60%-84%，可作为轻量级自省工具。

Autonomous Exploration-Based Precise Mapping for Mobile Robots through Stepwise and Consistent Motions

基于逐步一致运动的移动机器人自主探索精准建图

Muhua Zhang, Lei Ma, Ying Wu, Kai Shen, Yongkui Sun, Henry Leung

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种面向采用激光SLAM的室内移动机器人的自主探索框架，通过多RRT采样、逐步一致运动等策略提升建图精度与鲁棒性，经仿真与真实实验验证其优于基准2D算法。

Comments 8 pages, 11 figures. This work has been submitted to the IEEE for possible publication