The University of Hong Kong（香港大学）

PatchINR: Patch-Based Implicit Neural Representations for Efficient and Scalable Inference

PatchINR: 基于块的隐式神经表示实现高效可扩展推理

Jiachen Ren, Wenyong Zhou, Taiqiang Wu, Yuxin Cheng, Xincheng Feng, Zhengwu Liu, Ngai Wong

机构 * The Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Hong Kong, Hong Kong.（香港大学电子与计算机工程系） 纠错

AI总结 提出基于块的隐式神经表示方法，以非重叠块为处理单元单次预测整块像素，减少推理查询次数，结合FPGA硬件加速实现75%推理延迟降低且参数仅增0.6%。

AISPO: Enhancing Depth Reliability for Robotic Manipulation of Non-Lambertian Objects via Affine-Invariant Shape Prior

AISPO: 通过仿射不变形状先验增强非朗伯体物体机器人操作的深度可靠性

Zhiming Chen, Linfang Zheng, Kun Zhang, Hyung Jin Chang, Wei Zhang, Hongyu Yu, Hua Chen

机构 * The Hong Kong University of Science & Technology（香港科技大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Southern University of Science & Technology（南方科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； LimX Dynamics 纠错

AI总结 提出AISPO深度补全框架，结合多尺度RGB-D特征融合与仿射不变形状先验，提升非朗伯体物体（如透明、高反光表面）的深度可靠性，显著提高机器人抓取成功率。

Comments Published in IEEE Robotics and Automation Letters. 8 pages. Accepted April 2026

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 7, pp. 7996-8003, July 2026

FAST-LIVGO: A Degeneracy-Robust LiDAR-Inertial-Visual-GNSS Fusion Odometry

FAST-LIVGO：一种退化鲁棒的LiDAR-惯性-视觉-GNSS融合里程计

Zhiyu Chen, Chunran Zheng, Jiayu Wen, XiaoLei Zhang, Jiaming Xu, Feng Pan, Yukang Cui

机构 * College of Mechatronics and Control Engineering, Shenzhen University（深圳大学机电与控制工程学院） ； Department of Mechanical Engineering, The University of Hong Kong（香港大学机械工程系） ； College of Automation, Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学自动化学院） 纠错

AI总结 提出一种基于误差状态迭代卡尔曼滤波的紧耦合LiDAR-惯性-视觉-GNSS融合框架，通过动态时间规整的时空对齐模块、多普勒和时差载波相位观测模型以及退化感知的双模式异常值拒绝策略，在长期大尺度动态环境中实现高精度鲁棒的状态估计。

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