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。

2026-06-25 至 2026-06-25 共收录 4 篇信号源：cs.CV, eess.IV, eess.SP, cs.RO, cs.MM

1. 机器人多传感器融合 4 篇

2606.24986 2026-06-25 cs.LG cs.AI 新提交 86%

When Multi-Sensor Fusion Fails to Generalize: Cattle Posture Classification Under Animal-Level and Temporal Distribution Shift

当多传感器融合无法泛化：动物级别和时间分布偏移下的牛姿势分类

Leutrim Uka, Severino Pinto, Gundula Hoffmann, Marina M. -C. Höhne

机构 * Institute of Computer Science, University of Potsdam（波茨坦大学计算机科学研究所）； Department of Sensors and Modelling, Leibniz Institute for Agricultural Engineering and Bioeconomy - ATB（莱布尼茨农业工程与生物经济研究所传感器与建模系）； Department of Data Science in Bioeconomy, Leibniz Institute for Agricultural Engineering and Bioeconomy - ATB（莱布尼茨农业工程与生物经济研究所生物经济数据科学系）

专题命中机器人多传感器融合：sensor fusion(title,abstract)；multi-sensor fusion(title)

AI总结研究评估多传感器融合在牛姿势分类中的鲁棒性，发现跨年评估性能大幅下降（F1从0.94降至0.49），表明常用评估高估实际性能，融合可能降低而非提升鲁棒性。

Comments 20 pages, 6 figures

2606.25953 2026-06-25 cs.RO cs.CV 新提交 62%

DSP-SLAM++: A Unified Framework for Multi-Class, High-Fidelity Object SLAM in the Wild

DSP-SLAM++：面向野外多类高保真物体SLAM的统一框架

Ahmad Kourani, Ghina Daoud, Daniel Asmar, Imad Elhajj

机构 * American University of Beirut（贝鲁特美国大学）

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

AI总结提出DSP-SLAM++，通过异步建图流水线和单目鱼眼-激光雷达传感器融合，在支持多类物体的同时实现实时高保真物体建模，将最大物体处理延迟降低70%。

Comments 9 pages, 9 figures

2606.25796 2026-06-25 cs.RO 新提交 57%

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）

专题命中机器人多传感器融合：multimodal fusion(abstract)；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。

2606.25360 2026-06-25 cs.RO 新提交 57%

Decoupling Semantics and Geometric Grounding: Spatial Visual Prompts for Language-Conditioned Imitation Learning

解耦语义与几何基础：面向语言条件模仿学习的空间视觉提示

Yanzhe Tang, Xinyu Shao, Yuxuan Hu, Siyu Chen, Bowen Yang, Yajun Gao, Tongtong Cao, Xiu Li, Long Zeng

机构 * Tsinghua University（清华大学）； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司）； National University of Singapore（新加坡国立大学）

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

AI总结提出SVP-IL解耦架构，通过视觉语言基础模型将指令解析为零样本几何掩码，生成空间视觉提示并注入连续动作生成器，在低数据条件下显著提升语言条件模仿学习的成功率。