多模态大模型

The Ebb and Flow of Multimodal Focus: Scheduling Visual Relay Windows for Grounded VLM Reasoning

多模态焦点的潮起潮落：为基于视觉的语言模型推理调度视觉中继窗口

Wencheng Ye, Yi Bin, Yujuan Ding, Hongye Fang, Zheng Wang, Xing Xu, Jingkuan Song, Yun Zhang, Sirui Da, Heng Tao Shen

机构 * School of Computer Science and Technology, Tongji University（同济大学计算机科学与技术学院） ； School of Fashion and Textiles, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学纺织及制衣学院） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究视觉语言模型视觉证据不稳定问题，通过剖析其内部多模态注意力焦点的三阶段分布，提出TRACE框架，该框架能自适应控制推理，在多模型和多基准测试中显著提升基于证据的多模态推理能力。

RhinoVLA Technical Report

RhinoVLA 技术报告

Huixi Technology, :, Chen Zhang, Chenyang Zhou, Guanglei Ding, Guanghui He, Haibin Gao, Jiajia Chen, Jianyong Zhang, Lianyi Yu, Ningyi Xu, Ping Xu, Qingchen Li, Yingjun Hu, Yijia Zhang, Yuxi Liu

机构 * Huixi Intelligence（慧溪智能） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 针对边缘硬件上VLA模型部署延迟问题，提出RhinoVLA，通过令牌高效骨干、连续动作专家和统一接口实现实时闭环控制，在Huixi R1上达到11.69 Hz推理速度。

When Models Meet Users: An Empirical Study of Perceptions of General LLMs and Multimodal LLMs on Hugging Face

对Hugging Face上通用大语言模型和多模态大语言模型感知的实证研究

Yujian Liu, Xiao Yu, Jacky Keung, Xing Hu, Xin Xia, Xiaoxue Ma

专题命中 音频语音多模态 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 本文通过分析Hugging Face上662条讨论帖，揭示用户对LLM的主要关注点，包括访问障碍、生成质量及部署复杂性，并提出改进LLM生态系统的建议。

LVSum: A Benchmark for Timestamp-Aware Long Video Summarization

LVSum：一个用于时间感知长视频摘要的基准测试

Alkesh Patel, Melis Ozyildirim, Ying-Chang Cheng, Ganesh Nagarajan

机构 * Apple（苹果公司） 纠错

专题命中 视频多模态 ：MLLM(summary_cn,abstract_cn)；multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出LVSum基准测试，用于评估长视频摘要中时间对齐的性能，通过引入新的评估指标揭示现有MLLM在时间理解上的系统性差距。

Comments 25 pages, 5 tables, 3 figures

Video = World + Event Stream

视频 = 世界 + 事件流

Lianghua Huang, Zhi-Fan Wu, Yupeng Shi, Wei Wang, Mengyang Feng, Cheng Yu, Chen Liang, Junjie He, Chen-Wei Xie, Yu Liu, Jingren Zhou, Ang Wang, Bang Zhang, Baole Ai, Chongyang Zhong, Jinwei Qi, Kai Zhu, Pandeng Li, Peng Zhang, Wenyuan Zhang, Xinhua Cheng, Yitong Huang, Yun Zheng, Yuxiang Bao, Yuzheng Wang, Zhiwei Lin, Zoubin Bi

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multimodal(abstract)；audio-visual(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究提出Wan-Streamer v0.3，将视频视为世界加事件流，据此有通用预训练任务，应用于实时全双工视听交互，保留v0.2运行点，为实时下游任务提供能力。

Comments website: https://wan-streamer.com/v0.3/

Orca: The World is in Your Mind

Orca: 世界在你心中

Yihao Wang, Yuheng Ji, Mingyu Cao, Yanqing Shen, Runze Xiao, Huaihai Lyu, Senwei Xie, Euan Liu, Klara Tian, Tianfeng Long, Yichi Zhang, Zhengliang Cai, Ruike Chen, Jifan Zhao, Ruochuan Shi, Zihan Tang, Jing Lyu, Wenxing Tan, Ningbo Zhang, Yangtao Hu, Yuming Gao, Xiansheng Chen, Junkai Zhao, Congsheng Xu, Boan Zhu, Ziqi Wang, Yupu Feng, Qiongqiong Zhang, Yingli Zhao, Yulong Ao, Shaoxuan Xie, You Liu, Guocai Yao, Leiduo Zhang, Xiaodan Liu, Yunyan Zhang, Yance Jiao, Xinyan Yang, Jiaxing Wei, Xu Liu, Tengfei Pan, Shaokai Nie, Chunlei Men, Sen Cui, Xiaojie Jin, Hongyang Li, Jianlan Luo, Yao Mu, Yunchao Wei, Jun Yan, Hang Zhao, Xiaolong Zheng, Jiaming Li, Yonghua Lin, Tiejun Huang, Zhongyuan Wang, Pengwei Wang

机构 * Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出Orca通用世界基础模型，通过无意识学习和有意识学习两种互补范式，从多模态世界信号中学习统一的世界潜在空间，并支持文本生成、图像预测和具身动作生成等下游任务。

Comments Project page: https://orca-wm.github.io/

Boosted Enhanced Quantile Regression Neural Networks with Spatiotemporal Permutation Entropy for Complex System Prognostics

增强型分位数回归神经网络与时空排列熵用于复杂系统预测

David J Poland

机构 * University of Hertfordshire（赫特福德大学） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文提出一种基于时空排列熵分析与增强型分位数回归神经网络的新型框架，用于模式预测和系统预测。通过结合基于熵的复杂性度量与先进神经架构，实现多维系统复杂动态模式的理解，提升预测精度和不确定性量化能力。

Comments Preliminary version of a predictive maintenance framework using spiking neural networks and entropy-based analysis. To be expanded in future publications with hardware implementations and real-time drift detection modules. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2501.05087

Reliability-Prioritized Fine-Grained Generation in Multimodal Large

多模态大模型中可靠性优先的细粒度生成

Xiaomeng Fan, Wei Wu, Yuwei Wu, Zhi Gao, Shiyu Luo, Mingyang Gao, Haoyu Zhao, Zhenxin Diao, Yuxuan Ba, Lijia Feng, Yunde Jia, Mehrtash Harandi

机构 * Beijing Key Laboratory of Intelligent Information Technology, School of Computer Science & Technology, Beijing Institute of Technology（北京智能信息科技重点实验室，计算机科学与技术学院，北京理工大学） ； Guangdong Laboratory of Machine Perception and Intelligent Computing, Shenzhen MSU-BIT University（广东机器感知与智能计算实验室，深圳MSU-BIT大学） ； Department of Electrical and Computer System Engineering, Monash University（电子与计算机系统工程系，莫纳什大学） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对多模态大模型细粒度生成易出错的问题，提出GranFact基准和层次感知评估算法，并基于直接偏好优化提出可靠性优先的偏好优化方法，提升细粒度生成同时保持可靠性。

Comments Equal contribution: Xiaomeng Fan and Wu Wei. Corresponding authors: Zhi Gao and Yunde Jia

Generation Models Know Space: Unleashing Implicit 3D Priors for Scene Understanding

生成模型了解空间：解锁隐式3D先验用于场景理解

Xianjin Wu, Dingkang Liang, Tianrui Feng, Kui Xia, Yumeng Zhang, Xiaofan Li, Xiao Tan, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出通过大规模视频生成模型的隐式空间先验提升场景理解，引入VEGA-3D框架，利用预训练视频扩散模型作为潜在世界模拟器，通过时空特征提取与语义融合增强大语言模型的几何信息，实验验证其在3D场景理解、空间推理和具身操控中的优越性。

Comments Accepted by ECCV 2026

FAIR_XAI: Improving Multimodal Foundation Model Fairness via Explainability for Wellbeing Assessment

FAIR_XAI: 通过可解释性提升多模态基础模型公平性以用于幸福感评估

Sophie Chiang, Tom Brennan, Fethiye Irmak Dogan, Jiaee Cheong, Hatice Gunes

机构 * Department of Computer Science & Technology, University of Cambridge（计算机科学与技术系，剑桥大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；multimodal foundation model(title)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了多模态基础模型在幸福感评估中的公平性问题，通过可解释性干预框架改善诊断可靠性与公平性，发现不同模型在不同数据集上表现差异显著，且存在性别和种族偏见。

Comments 11 pages, 4 figures

PolyInterview: An LLM-based Platform for Immersive Mock Interview Practice with Comprehensive Multimodal Assessment

PolyInterview：一个基于大语言模型的沉浸式模拟面试平台，具备全面的多模态评估

Zhiyuan Wen, Jiannong Cao, Kelly Chan, Zijian Wang, Chen Chen, Xiaoyun Liu, Jianing Yin, Zhuo Li

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 PolyInterview平台利用大语言模型，基于职位描述和简历为求职者生成定制面试问题，通过数字人类面试官进行多轮口语面试，全面评估回答内容、语音表达和非语言行为，提供结构化反馈，助力求职者更好地准备面试。

Comments 10 pages, 7 figures, and 4 tables

Paired Uterine Whole-Slide Images and Pathology Reports for Multimodal Computational Pathology

用于多模态计算病理学的配对子宫全切片图像和病理报告

Han Li, Jingsong Liu, Ayako Ura, Junlin Hou, Zhengyang Xu, Azar Kazemi, Oskar Thaeter, Christian Grashei, Fabian Gülhan, Reza Nasirigerdeh, Xun Ma, Rui Yan, Hao Chen, S. Kevin Zhou, Nassir Navab, Carolin Mogler, Peter Schüffler

机构 * Institute of Pathology, Technical University of Munich（慕尼黑工业大学病理研究所） ； Computer Aided Medical Procedures (CAMP), Technical University of Munich（慕尼黑工业大学计算机辅助医疗程序（CAMP）） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Department of Human Pathology, Juntendo University Graduate School of Medicine（顺天堂大学医学研究生院人体病理学部） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Munich Data Science Institute (MDSI)（慕尼黑数据科学研究所） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究子宫疾病病理诊断，针对全切片图像与病理报告配对数据集稀缺问题，引入TUM-Uteria数据集，含多对病例及切片级配对，经验证，为计算病理学研究提供支持。

Can We Trust Item Response Theory for AI Evaluation?

我们能信任项目反应理论进行人工智能评估吗？

Han Jiang, Sunbeom Kwon, Jinwen Luo, Ziang Xiao, Susu Zhang

机构 * Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨项目反应理论（IRT）用于人工智能评估的可靠性，利用六个大语言模型基准模拟响应矩阵，比较四种估计工具，评估IRT在多方面的表现，发现经典估计器在大型基准中可能不可行，可扩展估计器在特定模型集下可能产生不可靠推断。

On the Role of Depth in Surgical Vision Foundation Models: An Empirical Study of RGB-D Pre-training

在手术视觉基础模型中深度的作用：一项关于RGB-D预训练的实证研究

John J. Han, Adam Schmidt, Muhammad Abdullah Jamal, Chinedu Nwoye, Anita Rau, Jie Ying Wu, Omid Mohareri

机构 * Vanderbilt University（范德比尔大学） ； Intuitive Surgical Inc.（Intuitive Surgical公司） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究通过比较不同预训练方法，发现几何感知的多模态预训练能显著提升手术视觉模型的性能，且无需改变推理架构。

Comments Inaccurate findings

PASs-MoE: Mitigating Misaligned Co-drift among Router and Experts via Pathway Activation Subspaces for Continual Learning

PASs-MoE：通过路径激活子空间减轻路由器与专家之间的错位协同漂移以进行持续学习

Zhiyan Hou, Haiyun Guo, Haokai Ma, Yandu Sun, Yonghui Yang, Jinqiao Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Southeast University, Nanjing, China（南京东南大学） ； Wuhan AI Research, Wuhan, China（武汉人工智能研究院） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究持续指令调整中多模态大语言模型的问题，提出基于路径激活子空间的固定容量PASs - MoE - LoRA方法，含PAS引导的重新加权和PAS感知的秩稳定，实验表明该方法在准确性和抗遗忘性上优于基线和变体且不增参数。

Comments Published in the Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026), Volume 1: Long Papers. 14 pages. Code is available at https://github.com/yueluoshuangtian/PASs-MoE

Journal ref Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pages 31959--31972, San Diego, California, United States, July 2026. Association for Computational Linguistics

Perception-Aligned AI Outputs: End-to-End Visual Prediction for Uncertainty Communication in Clinical Decision-Making

感知对齐的人工智能输出：临床决策中用于不确定性通信的端到端视觉预测

Mohammad Eslami, Solale Tabarestani, Saber Kazeminasab, Ehsan Adeli, Glyn Elwyn, Tobias Elze, Mengyu Wang, Nazlee Zebardast, Lucia Sobrin, Nassir Navab, Daniel Shu Wei Ting, Malek Adjouadi

机构 * Harvard Ophthalmology AI Lab（哈佛眼科人工智能实验室） ； Schepens Eye Research Institute of Massachusetts Eye and Ear（马萨诸塞眼耳医院施佩恩眼科研究所） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Center for Advanced Technology and Education（先进教育技术中心） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） ； Dartmouth Institute for Health Policy and Clinical Practice（达特茅斯健康政策与临床实践研究所） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Computer Aided Medical Procedures（医学辅助程序） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Singapore Eye Research Institute（新加坡眼科研究所） ； Singapore National Eye Centre（新加坡国家眼科中心） ； Department of Ophthalmology, Byers Eye Institute, Stanford University（眼科部门，比尔斯眼科研究所，斯坦福大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对医疗保健中可解释人工智能的问题，提出以人为本的机器学习可视化学习框架VL4ML，通过直观视觉表示传达模型预测与不确定性，经多临床任务验证及评估，结果显示其能有效支持临床决策，具有广泛可及性。

Memory-Driven Self-Disclosure and Relational Turning Points: A Longitudinal Multimodal Study of Human-AI Interaction

记忆驱动的自我表露与关系转折点：人机交互的纵向多模态研究

Ryuichi Sumida, Mao Saeki, Masaki Eguchi, Sadahiro Yoshikawa, Koji Inoue, Tatsuya Kawahara, Yoichi Matsuyama

机构 * Graduate School of Informatics, Kyoto University（京都大学信息学研究科） ； Equmenopolis, Inc.（Equmenopolis公司） ； Waseda University（早稻田大学） ； School of Informatics, Kyoto University（京都大学信息学系） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究通过纵向多模态研究，探讨对话式人工智能系统中交互如何发展为关系。核心方法是让参与者对五个关系构建要素评分，发现对话质量影响当下愉悦感，感知记忆受关系制约，关系有崩溃和激增等转折点，揭示了人机关系建立的方式。

Comments 15 pages, 3 figures. Accepted to ICMI 2026 (International Conference on Multimodal Interaction), October 5-9, 2026, Napoli, Italy

ABot-AgentOS: A General Robotic Agent OS with Lifelong Multi-modal Memory

ABot-AgentOS：一个具有终身多模态记忆的通用机器人智能体操作系统

Jiayi Tian, Shiao Liu, Yuting Xu, Jia Lu, Zihao Guan, Honglin Han, Di Yang, Minqi Gu, Yifei Qian, Tianlin Zhang, Yanqing Zhu, Zeqian Ye, Menglin Yang, Fei Wang, Xu Hu, Xiuxian Li, Wei Zhang, Shihui Su, Yiyan Ji, Jingbo Wang, Ziteng Feng, Jiaheng Liu, Zhaoxiang Zhang, Xiaolong Wu, Zixiao Tang, Zhining Gu, Yang Cai, Linbo Zheng, Jingjing Ma, Mingyang Yin, Zedong Chu, Wenbin Tang, Mu Xu

机构 * AMAP CV Lab（AMAP计算机视觉实验室） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multi-modal(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对长期具身智能体运行需求，提出ABot-AgentOS通用机器人智能体操作系统，引入EmbodiedWorldBench基准，采用通用多模态图记忆及失败驱动自我进化循环，在相关测试中表现良好，证明该系统层可提升具身执行并提供持久记忆。

Comments Code: https://github.com/amap-cvlab/ABot-AgentOS Project page: https://amap-cvlab.github.io/ABot-AgentOS

RESOURCE2SKILL: Distilling Executable Agent Skills from Human-Created Multimodal Resources

RESOURCE2SKILL: 从人类创建的多模态资源中提取可执行智能体技能

Yijia Fan, Zonglin Di, Zimo Wen, Yifan Yang, Mingxi Cheng, Qi Dai, Bei Liu, Kai Qiu, Yue Dong, Ji Li, Chong Luo

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Microsoft（微软） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出RESOURCE2SKILL框架，从教程视频、代码库、文章等人类多模态资源中提取可执行技能，构建分层多模态技能维基，提升智能体在七个领域的任务表现。

Crayotter: Traceable Multi-Agent Workflows for Long-Form Video Editing

Crayotter: 用于长视频编辑的可追踪多智能体工作流

Lecheng Yan, Yichong Zhang, Xiantao Xu, Jianze Lin, Ben Pan, Xiaoyu Zheng, Jiawei Qian, Anqi Wu, Jiahui Geng, Ruizhe Li, Fengyu Cai, Jingcheng Niu, Raymond Li, Wenxi Li, Chenyang Lyu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 提出Crayotter，一个开源多模态多智能体系统，通过三阶段工作流（材料准备、基于工件的编辑研究、工具驱动的执行）实现长视频编辑的可追踪性和选择性修订，在人类评估中优于基线方法。

Comments 10 pages, 5 figures

Agents-K1: Towards Agent-native Knowledge Orchestration

Agents-K1：迈向智能体原生的知识编排

Zongsheng Cao, Bihao Zhan, Jinxin Shi, Jiong Wang, Fangchen Yu, Zhijie Zhong, Yingnan Han, Zijie Guo, Tianshuo Peng, Zhuo Liu, Yi Xie, Xiang Zhuang, Shengji Tang, Yue Fan, Runmin Ma, Shiyang Feng, Xiangchao Yan, Anran Liu, Peng Ye, Wenlong Zhang, Xiaosong Wang, Shufei Zhang, Chunfeng Song, Fenghua Ling, Jie Zhou, Liang He, Bo Zhang, Lei Bai

机构 * PJLab（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出Agents-K1管道，将原始文档转化为智能体原生科学知识图谱，通过多模态解析器、GRPO训练的4B信息抽取骨干和三源智能体接口，实现科学信息抽取、知识图谱构建和多跳推理。

Where Will They Go? Modelling Multimodal Pedestrian Manoeuvres from Ego-centric Videos

他们将去哪里？从自我中心视频建模多模态行人机动

Yuxuan Xie, Nicolas Pugeault, Chongfeng Wei, Hubert P. H. Shum, Edmond S. L. Ho

机构 * School of Computing Science, University of Glasgow（格拉斯哥大学计算机科学学院） ； James Watt School of Engineering, University of Glasgow（格拉斯哥大学詹姆斯·瓦特工程学院） ； Department of Computer Science, Durham University（杜伦大学计算机科学系） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出MMPM框架，通过行为感知交互模块和基于CVAE的模态感知轨迹预测器，分别建模行人过马路和不过马路两种模式，提升自我中心视角下多模态轨迹预测准确性。

Comments Accepted at The IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026

Towards Domain-Generalized Open-Vocabulary Object Detection: A Progressive Domain-invariant Cross-modal Alignment Method

迈向领域通用的开放词汇物体检测：一种渐进领域不变跨模态对齐方法

Xiaoran Xu, Xiaoshan Yang, Jiangang Yang, Yifan Xu, Jian Liu, Changsheng Xu

机构 * MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统实验室） ； Institute of Microelectronics, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学微电子学院） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学前沿交叉科学学院） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出PICA方法，通过多级模糊性和信号强度课程，解决开放词汇检测中领域变化导致的跨模态空间崩溃问题，提升模型鲁棒性。

Depth-Semantic Alignment and Affinity-Guided Fusion for Structured Radar Point Cloud Generation

深度语义对齐与亲和力引导融合的结构化雷达点云生成

Amjad Hussain, Wenjie Liu, Yuchen Tan, Fuyuan Ai, Zecheng Li, Chunyi Song, Xin Qiu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对毫米波雷达点云稀疏、噪声大、结构不完整的问题，提出基于视觉-雷达融合的多模态点云生成方法，利用图像语义约束和稀疏补全策略提升点云质量，并在检测跟踪任务中验证有效性。

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 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

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