多模态信息融合

Holistic Fusion: Task- and Setup-Agnostic Robot Localization and State Estimation with Factor Graphs

整体融合：基于因子图的与任务和设置无关的机器人定位与状态估计

Julian Nubert, Turcan Tuna, Jonas Frey, Cesar Cadena, Katherine J. Kuchenbecker, Shehryar Khattak, Marco Hutter

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（智能系统马克斯·普朗克研究所） ； NASA Jet Propulsion Laboratory（美国国家航空航天局喷气推进实验室） 纠错

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 研究针对移动机器人定位与状态估计问题，提出整体融合方法，通过因子图公式融合多类型测量，注重局部平滑性与一致性，能在典型硬件上实现低延迟、平滑在线估计及低漂移全局定位，在多场景验证了框架有效性。

Comments 21 pages, 25 figures, 9 tables, Transactions on Robotics, accepted

Journal ref Transactions on Robotics 2026