多模态信息融合

PolygMap: A Perceptive Locomotion Framework for Humanoid Robot Stair Climbing

PolygMap：用于人形机器人爬楼梯的感知式运动框架

Bingquan Li, Ning Wang, Zhicheng He, Yucong Wu, Tianwei Zhang

机构 * The Shenzhen Institute of Artificial Intelligence and Robotics for Society（深圳人工智能与机器人社会研究院） ； Electronic science and technology, Guangdong University of Technology（广东技术大学电子科学与技术学院） ； Leju robotics（乐居机器人） 纠错

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

AI总结 本文提出PolygMap框架，通过多传感器融合构建多边形楼梯平面语义地图，在NVIDIA Orin上实现20-30Hz全身运动规划，经真实场景实验验证可高效鲁棒地完成人形机器人爬楼梯任务。

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From Keypoints to Predictive Distributions: Post-Hoc Uncertainty for YOLO-Pose Models

从关键点到预测分布：YOLO-Pose模型的事后不确定性

Alexej Klushyn, Juan Rivero Sesma, Florian Seligmann, Richard Kurle, Kinh Tieu, Jayant Sen Gupta

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

AI总结 本研究针对YOLO-Pose模型未量化空间不确定性的问题，提出轻量级事后概率扩展方法，结合校准诊断与AKP的评估协议，经COCO实验验证其在关键点可靠性排序等任务中有效，并在飞机着陆场景得到应用。