自动驾驶

Smartphone-based Circular Plot Sampling for Forest Inventory

基于智能手机的圆形采样法用于森林调查

Su Sun, Jui-Cheng Chiu, Nabin Khanal, Songlin Fei, Yingjie Victor Chen

机构 * School of Applied and Creative Computing, Purdue University（应用与创意计算学院，普渡大学） ； Department of Forestry and Natural Resources, Purdue University（林业与自然资源学院，普渡大学） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种基于智能手机的轻量级pipeline，通过单次 walkthrough 视频实现完整的圆形采样法树测量，无需额外专业硬件，结合预训练的单目深度估计和树实例分割与SLAM框架，实现相机轨迹和深度的联合优化，从而获得树的位置和胸径估计，具有较高的准确性和可扩展性。

Stretch-ICP: A Continuous-Trajectory Registration and Deskewing Algorithm in Scenarios of Aggressive Motions

Stretch-ICP: 一种在剧烈运动场景下的连续轨迹配准与校正算法

Simon-Pierre Deschênes, Veronica Vannini, Philippe Giguère, François Pomerleau

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出Stretch-ICP算法，通过改进SLAM的鲁棒性，以提高在剧烈运动下的激光雷达-惯性导航状态估计的鲁棒性和一致性，同时减少了线速度和角速度的估计误差。

Comments 29 pages, 16 figures, published in Sensors 2026, 26(8), 2567, special issue "New Challenges and Sensor Techniques in Robot Positioning"

Journal ref Sensors 2026, 26(8), 2567

Reactive Robot-Centric Safety for Autonomous Navigation in Constrained and Dynamic Environments

反应式机器人中心安全机制用于受约束和动态环境中的自主导航

Viswa Narayanan Sankaranarayanan, Vignesh K. Viswanathan, Akshit Saradagi, Sumeet Satpute, George Nikolakopoulos

机构 * Department of Computer Science, Electrical and Space Engineering（计算机科学与电气与空间工程系） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种基于3D激光雷达感知的复合控制屏障函数安全过滤器，用于实时保障自主机器人在受限动态环境中的安全导航，通过现场实验验证其在复杂环境下的可靠性。

Comments 9 pages, 12 figures, currently under review

Sharing the Load: Autonomous Multi-Rover Cargo Transport

分担负载：自主多车货运

Alexander Krawciw, Luka Antonyshyn, Sven Lilge, Nicolas Olmedo, Faizan Rehmatullah, Maxime Desjardins-Goulet, Pascal Toupin, Timothy D. Barfoot

机构 * University of Toronto Institute for Aerospace Studies（多伦多大学航空航天研究所） ； Toronto Metropolitan University（多伦多 Metropolitan 大学） ； MDA Space（MDA 空间公司） ； Centre de Technologies Avancées（先进科技中心） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种分布式模型预测控制器，实现多车共享货运任务，通过定制化货运连接器实现高精度路径跟踪和任务灵活性，实验表明其在月球栖息地建设中具有显著优势。

Comments 19 pages, 14 figures, submitted to IEEE Transactions on Field Robotics

Saturation-Aware Angular Velocity Estimation: Extending the Robustness of SLAM to Aggressive Motions

考虑饱和的角速度估计：将SLAM的鲁棒性扩展到激进运动

Simon-Pierre Deschênes, Dominic Baril, Matěj Boxan, Johann Laconte, Philippe Giguère, François Pomerleau

机构 * Northern Robotics Laboratory, Université Laval, Quebec City, Quebec, Canada（北方机器人实验室，拉瓦尔大学，魁北克市，魁北克，加拿大） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种新的角速度估计方法，以提高SLAM算法在剧烈运动引起的陀螺仪饱和情况下的鲁棒性。通过使用加速度计在机器人翻滚时估计角速度，显著降低定位误差，并提出TIGS数据集以支持研究。

Comments 7 pages, 7 figures, published in 2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Yokohama, Japan

Journal ref 2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Yokohama, Japan, 2024, pp. 10711-10718

Learning Point Cloud Geometry as a Statistical Manifold: Theory and Practice

学习点云几何作为统计流形：理论与实践

Jinwoo Lee, Jiwoo Kim, Woojae Shin, Giseop Kim, Hyondong Oh

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） ； Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology (DGIST)（大邱庆北科学技术院） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出Point-to-Ellipsoid方法，通过统计流形建模实现点云几何的自监督学习，提升机器人感知任务的几何推理能力与鲁棒性。

Implicit Neural Compression of Point Clouds

隐式神经网络点云压缩

Hongning Ruan, Yulin Shao, Qianqian Yang, Liang Zhao, Zhaoyang Zhang, Dusit Niyato

机构 * College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息科学与电子工程学院） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong（香港大学电子与电气工程系） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机与数据科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出NeRC³框架，利用隐式神经表示实现点云的高效压缩，通过坐标基神经网络编码几何与属性，并扩展至动态点云压缩，实验验证其在静态和动态点云压缩中的优越性能。

Journal ref IEEE Transactions on Image Processing, vol. 35, pp. 260-275, 2026

Continuum Robot Localization using Distributed Time-of-Flight Sensors

基于分布式飞行时间传感器的连续机器人定位

Spencer Teetaert, Giammarco Caroleo, Marco Pontin, Sven Lilge, Jessica Burgner-Kahrs, Timothy D. Barfoot, Perla Maiolino

机构 * University of Toronto Robotics Institute, Canada（多伦多大学机器人研究所，加拿大） ； Oxford Robotics Institute, University of Oxford, UK（牛津大学机器人研究所，英国） ； Toronto Metropolitan University, Canada（多伦多 Metropolitan 大学，加拿大） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种利用小型低分辨率飞行时间传感器进行连续机器人定位的方法，通过融合传感器数据与机器人形状先验信息，实现了在复杂环境中高精度的定位与建图。

Comments Print version, to be published at Robotics: Science and Systems (RSS) 2026

Channel-Level Relation to Attentive Aggregation with Neighborhood-Homogeneity Constraint for Point Cloud Analysis

通道级关系与具有邻域同质性约束的注意聚合在点云分析中的应用

Jiaqi Shi, Jin Xiao, Xiaoguang Hu, Wenxuan Ji, Zichong Jia, Zifan Long, Tianyou Chen, Baochang Zhang

机构 * 1School of Automation Science ； Electrical Engineering, Beihang University, Beijing, China 2Wuhan Leaddo Measuring \& Control Technology, Wuhan, China 3School of Artificial Intelligence, Beihang University, Beijing, China Emails 纠错

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

AI总结 本文提出PointCRA网络，通过引入时间趋势变化作为新评估维度，解决现有空间和通道注意机制中权重维度坍缩导致的信息丢失问题，提升点云分析的精度与效率。

Uncertainty Quantification Framework for Aerial and UAV Photogrammetry through Error Propagation

通过误差传播的航空和无人机摄影测量不确定性量化框架

Debao Huang, Rongjun Qin

机构 * Geospatial Data Analytics Laboratory, The Ohio State University（地理空间数据分析实验室，俄亥俄州立大学） ； Department of Civil, Environmental and Geodetic Engineering, The Ohio State University（土木、环境与大地测量工程系，俄亥俄州立大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, The Ohio State University（电气与计算机工程系，俄亥俄州立大学） ； Translational Data Analytics Institute, The Ohio State University（转化数据分析研究院，俄亥俄州立大学） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出通过误差传播的不确定性量化框架，解决多视立体阶段的不确定性估计问题，利用自校准方法提升摄影测量点云的鲁棒性和可验证性。

Comments 27 pages, 12 figures, this manuscript has been accepted to ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing

EnerGS: Energy-Based Gaussian Splatting with Partial Geometric Priors

EnerGS: 基于部分几何先验的能量场能量基于高斯点散射

Rui Song, Tianhui Cai, Markus Gross, Yun Zhang, Walter Zimmer, Zhiyu Huang, Olaf Wysocki, Jiaqi Ma

机构 * University of California, Los Angeles, California, USA（加州大学洛杉矶分校） ； University of Cambridge, Cambridge, UK（剑桥大学） ； Technical University of Munich, Munich, Germany（慕尼黑技术大学） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 EnerGS通过建模部分可观测几何为连续能量场，提升大规模户外场景中高斯点散射的光度质量和几何稳定性，同时缓解过拟合问题。

Neural-Geometric Tunnel Traversal: Localization-free UAV Flight with Tilted LiDARs

神经几何隧道穿越：无定位无人机飞行与倾斜激光雷达

Lorenzo Cano, Alejandro R. Mosteo, Danilo Tardioli

机构 * Centro Universitario de la Defensa, Zaragoza（萨拉戈萨国防大学中心） ； Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón（阿拉贡工程研究院） ； University of Zaragoza（萨拉戈萨大学） ； Investigación en Ingeniería de Aragón（阿拉贡工程研究院） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种基于几何和机器学习算法的无人机导航方法，利用倾斜激光雷达信息实现无定位的隧道飞行，通过深度神经网络确定无人机姿态并计算安全路径。

Real-time windrow detection from onboard tractor sensors for automated following

从车载拖拉机传感器实时检测风堆

Lorenz Gunreben, Nico Heider, Sebastian Zürner, Martin Schieck, Bogdan Franczyk

机构 * Leipzig University（莱比锡大学） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一个结合立体视觉和激光雷达的多模态数据集，用于实时风堆跟随，展示了低成本立体相机与激光雷达的性能一致性，提供开源ROS 2管道以支持自主牧草收获系统开发。

Comments Published in the proceedings of the 46th GIL Annual Conference (GIL-Jahrestagung 2026)

Robust Localization for Autonomous Vehicles in Highway Scenes

高速公路场景下自动驾驶车辆的鲁棒定位

Daqian Cheng, Xuchu Ding, Yujia Wu, Xiang Zhang, Lei Wang

机构 * Bot Auto 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种针对高速公路场景的鲁棒定位系统，通过双似然激光雷达前端分离3D几何结构和2D道路纹理线索，结合控制扩展卡尔曼滤波提升闭环性能，并利用自动化离线地图生成流程保持地图新鲜度，实现在复杂高速公路环境下的高精度定位。

Comments Accepted to 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

RMGS-SLAM: Real-time Multi-sensor Gaussian Splatting SLAM

RMGS-SLAM：基于3D高斯散射的实时多传感器SLAM

Dongen Li, Yi Liu, Junqi Liu, Zewen Sun, Zefan Huang, Shuo Sun, Jiahui Liu, Chengran Yuan, Hongliang Guo, Francis E. H. Tay, Marcelo H. Ang

机构 * Advanced Robotics Centre, National University of Singapore（新加坡国立大学先进机器人中心） ； School of Aeronautics and Astronautics, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学航空宇航学院） ； College of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机学院） ； Singapore-MIT Alliance for Research and Technology（新加坡-麻省理工联合研究技术联盟） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种实时多传感器SLAM框架，结合激光雷达、惯性导航和视觉数据，通过高斯散射实现高精度定位与真实感映射，解决了大规模环境中的实时SLAM挑战。

Comments The manuscript has been improved, with refined content and updated and corrected experimental results

RoSLAC: Robust Simultaneous Localization and Calibration of Multiple Magnetometers

RoSLAC：基于交替优化的多磁力计同时定位与校准

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

机构 * School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电子与电气工程学院） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对磁力计校准与定位精度问题，本文提出RoSLAC方法，通过交替优化高效估计平台姿态和校准参数，实现在高保真仿真和真实环境中高精度定位与低计算成本的校准。

A Comparison of Multi-View Stereo Methods for Photogrammetric 3D Reconstruction: From Traditional to Learning-Based Approaches

多视图立体方法在摄影测量3D重建中的比较：从传统方法到基于学习的方法

Yawen Li, George Vosselman, Francesco Nex

机构 * Faculty of Geo-Information Science and Earth Observation (ITC), University of Twente（特温特大学地理信息科学与地球观测学院（ITC）） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文比较了传统与基于学习的多视图立体方法在摄影测量3D重建中的性能，评估了COLMAP与MVSNet、Stereo4D等方法在精度、覆盖范围和运行时间上的表现。

ReinDriveGen: Reinforcement Post-Training for Out-of-Distribution Driving Scene Generation

ReinDriveGen：强化学习后训练用于分布外驾驶场景生成

Hao Zhang, Lue Fan, Weikang Bian, Zehuan Wu, Lewei Lu, Zhaoxiang Zhang, Hongsheng Li

机构 * MMLab, CUHK（MMLab，香港中文大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ReinDriveGen通过动态点云场景生成与强化学习后训练，实现对驾驶场景的可控生成，提升安全关键场景的模拟质量。

Comments Project page: https://drive-sim.github.io/ReinDriveGen/

Octree-based Learned Point Cloud Geometry Compression: A Lossy Perspective

基于八叉树的学得点云几何压缩：一种有损视角

Kaiyu Zheng, Wei Gao, Huiming Zheng

机构 * School of Electronic and Computer Engineering, Shenzhen Graduate School, Peking University（北京大学深圳研究生院电子与计算机工程学院） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出针对不同点云的有损压缩方法，针对物体点云改进叶节点压缩，针对LiDAR点云提出变率控制方法，实验显示方法在物体点云上表现更优，在LiDAR点云上实现约1%的比特误差。

Prompting Depth Anything for 4K Resolution Accurate Metric Depth Estimation

通过提示深度任何事实现4K分辨率的准确度量深度估计

Haotong Lin, Sida Peng, Jingxiao Chen, Songyou Peng, Jiaming Sun, Minghuan Liu, Hujun Bao, Jiashi Feng, Xiaowei Zhou, Bingyi Kang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； ByteDance Seed（字节跳动Seed） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出Prompt Depth Anything，利用低成本LiDAR作为提示，通过多尺度融合设计实现4K分辨率的度量深度估计，并在ARKitScenes和ScanNet++数据集上取得新突破。

Comments CVPR 2025; Project page: https://PromptDA.github.io/

Attack Assessment and Augmented Identity Recognition for Human Skeleton Data

针对人体骨骼数据的攻击评估与增强身份识别

Joseph G. Zalameda, Megan A. Witherow, Alexander M. Glandon, Jose Aguilera, Khan M. Iftekharuddin

机构 * Dept. of ECE（电子工程系） ； Old Dominion University（旧 Dominion 大学） ； Dept. of Computer Science（计算机科学系） ； Amherst College（阿默斯特学院） ； Hampshire County, MA, USA（马萨诸塞州汉普郡县） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出Attack-AAIRS框架，利用真实与合成数据提升HCN-ID模型对未知对抗攻击的鲁棒性，通过生成对抗样本增强模型防御能力，实验显示模型在保持真实数据测试性能的同时提高了对抗攻击的鲁棒性。

Comments 8 pages, 9 figures, 3 tables

Journal ref J. G. Zalameda, M. A. Witherow, A. M. Glandon, J. Aguilera and K. M. Iftekharuddin, "Attack Assessment and Augmented Identity Recognition for Human Skeleton Data," 2023 IJCNN, Gold Coast, Australia, 2023, pp. 1-8

Riverine Land Cover Mapping through Semantic Segmentation of Multispectral Point Clouds

基于多光谱点云的河流土地覆盖制图

Sopitta Thurachen, Josef Taher, Matti Lehtomäki, Leena Matikainen, Linnea Blåfield, Mikel Calle Navarro, Antero Kukko, Tomi Westerlund, Harri Kaartinen

机构 * Department of Remote Sensing and Photogrammetry, Finnish Geospatial Research Institute FGI（遥感与摄影测量系，芬兰地理研究所） ； Faculty of Technology, University of Turku（技术学院，图尔库大学） ； Department of Geography and Geology, University of Turku（地理与地质系，图尔库大学） ； Faculty of Geological Sciences, Complutense University of Madrid（地质科学学院，马德里卡洛斯三世大学） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文利用Point Transformer v2模型对多光谱LiDAR点云进行语义分割，实现河流环境土地覆盖制图，通过几何和光谱信息识别沙地、砾石、低植被等类别，验证了该方法在实际应用中的有效性。

FlashCap: Millisecond-Accurate Human Motion Capture via Flashing LEDs and Event-Based Vision

FlashCap：通过闪烁LED和事件视觉实现毫秒级人体动作捕捉

Zekai Wu, Shuqi Fan, Mengyin Liu, Yuhua Luo, Xincheng Lin, Ming Yan, Junhao Wu, Xiuhong Lin, Yuexin Ma, Chenglu Wen, Lan Xu, Siqi Shen, Cheng Wang

机构 * Fujian Key Laboratory of Urban Intelligent Sensing and Computing, Xiamen University（厦门大学城市智能感知与计算重点实验室） ； Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, School of Informatics, Xiamen University（厦门大学多媒体可信感知与高效计算重点实验室） ； National Institute for Data Science in Health and Medicine, Xiamen University（厦门大学医学数据科学国家研究院） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出FlashCap系统，通过闪烁LED和事件视觉实现毫秒级人体动作捕捉，构建高质量数据集FlashMotion，并提出ResPose方法提升姿态估计精度和时间准确性。

Comments Accepted to CVPR 2026

Preserving Vertical Structure in 3D-to-2D Projection for Permafrost Thaw Mapping

在3D到2D投影中保持垂直结构以进行永久冻土融化映射

Justin McMillen, Robert Van Alphen, Taha Sadeghi Chorsi, Jason Shabaga, Mel Rodgers, Rocco Malservisi, Timothy Dixon, Yasin Yilmaz

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 eess.IV

AI总结 本文提出一种投影解码器，通过学习高度嵌入实现高度依赖的特征转换，结合分层采样保持垂直信息，用于预测永久冻土融化深度。

DepthLab: From Partial to Complete

DepthLab：从部分到完整

Zhiheng Liu, Ka Leong Cheng, Qiuyu Wang, Shuzhe Wang, Hao Ouyang, Bin Tan, Kai Zhu, Yujun Shen, Qifeng Chen, Ping Luo

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 DepthLab通过图像扩散先验构建深度修复模型，具备深度缺失区域鲁棒性和尺度一致性保持能力，在3D场景修复、文本到3D场景生成等任务中表现优异。

Comments Project page and code: https://johanan528.github.io/depthlab_web/

VLM-Loc: Localization in Point Cloud Maps via Vision-Language Models

基于视觉-语言模型的点云地图定位

Shuhao Kang, Youqi Liao, Peijie Wang, Wenlong Liao, Qilin Zhang, Benjamin Busam, Xieyuanli Chen, Yun Liu

专题命中 激光雷达 ：BEV(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 VLM-Loc通过视觉-语言模型的空间推理能力，实现了更准确的文本到点云定位，提升了复杂环境中的定位鲁棒性。

Comments CVPR 2026

FoMo: A Multi-Season Dataset for Robot Navigation in Forêt Montmorency

FoMo：蒙莫朗西森林机器人导航多季节数据集

Matěj Boxan, Gabriel Jeanson, Alexander Krawciw, Effie Daum, Xinyuan Qiao, Sven Lilge, Timothy D. Barfoot, François Pomerleau

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 FoMo数据集通过多季节数据挑战机器人导航算法的鲁棒性，提供丰富的环境变化数据以评估定位与建图技术的适应性。

MiniUGV$_2$: A Compact UAV-Deployable Tracked Ground Vehicle with Manipulation Capabilities

MiniUGV$_2$: 一种可由无人机部署的紧凑型履带式地面车辆及其操控能力

Durgakant Pushp, Swapnil Kalhapure, Shaekh Mohammad Shithil, Lantao Liu

机构 * institutetext（机构） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 miniUGV$_2$ 是一种可由无人机部署的紧凑型履带式地面车辆，具备双关节臂、激光雷达和深度感应等模块化电子设备，能安全地在受限环境中进行探索和物体操控。

BuildAnyPoint: 3D Building Structured Abstraction from Diverse Point Clouds

BuildAnyPoint: 从多样点云构建三维建筑结构抽象

Tongyan Hua, Haoran Gong, Yuan Liu, Di Wang, Ying-Cong Chen, Wufan Zhao

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 BuildAnyPoint通过Loca-DiT框架从多样点云中生成结构化三维建筑抽象，提升重建的表面准确性和分布均匀性。

Comments CVPR 2026

Cross domain Persistent Monitoring for Hybrid Aerial Underwater Vehicles

跨域持续监控用于混合空水车辆

Ricardo B. Grando, Victor A. Kich, Alisson H. Kolling, Junior C. D. Jesus, Rodrigo S. Guerra, Paulo L. J. Drews-Jr

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出利用深度强化学习和迁移学习实现混合空水车辆的跨域持续监控，展示统一策略在不同环境中的可行性。

Comments Accepted to the Brazilian Conference on Robotics 2026