IEEE T-RO

Bundle Adjustment in the Eager Mode

急切模式下的捆绑调整

Zitong Zhan, Huan Xu, Zihang Fang, Xinpeng Wei, Yaoyu Hu, Chen Wang

机构 * Spatial AI & Robotics (SAIR) Lab, University at Buffalo（空间人工智能与机器人实验室，布法罗大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Purdue University（普渡大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种与PyTorch无缝集成的高效急切模式捆绑调整库，通过稀疏感知的自动微分设计和GPU加速的稀疏运算，提升了在机器人应用中捆绑调整的运行效率和性能。

Journal ref IEEE Transactions on Robotics (T-RO), 2026