视觉与机器人

多模态信息融合

面向图像、视频、多传感器和跨模态感知的信息融合，包括 Image Fusion、红外可见光、遥感、医学影像、LiDAR/雷达/相机和音视频融合。

2026-04-10 至 2026-04-10 共收录 2 篇信号源：cs.CV, eess.IV, eess.SP, cs.RO, cs.MM

1. 机器人多传感器融合 2 篇

2604.08185 2026-04-10 cs.RO 57%

基于因子图和切比雪夫多项式 tensegrity 机器人的状态与轨迹估计

Edgar Granados, Patrick Meng, Charles Tang, Shrimed Sangani, William R. Johnson, Rebecca Kramer-Bottiglio, Kostas Bekris

机构 * Dept. of Computer Science, Rutgers University（罗格斯大学计算机科学系）； Mech. Eng. & Material Sc. Yale University（耶鲁大学机械工程与材料科学系）

专题命中机器人多传感器融合：sensor fusion(abstract)；分类 cs.RO

AI总结本文提出一种两阶段方法，利用因子图和切比雪夫多项式对电缆驱动tensegrity机器人进行鲁棒状态或轨迹估计，通过融合RGB-D相机和电缆长度传感器数据，提升非线性动态下的估计精度。

Comments Accepted at Robotsoft 2026

2407.01563 2026-04-10 cs.RO cs.AI cs.LG 57%

NaviSlim: 通过动态可缩放网络实现自适应的上下文感知导航与感知

Tim Johnsen, Marco Levorato

机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校）； San Diego State University（圣地亚哥州立大学）

专题命中机器人多传感器融合：sensor fusion(abstract)；分类 cs.RO

AI总结本文提出NaviSlim模型，通过动态调整计算和感知资源，提升小型自主飞行器在复杂环境中的导航能力，实验显示模型复杂度减少57-92%，传感器利用率提升61-80%。

Comments 13 pages, 12 figures

Journal ref 2024 IEEE/ACM Ninth International Conference on Internet-of-Things Design and Implementation (IoTDI)