自动驾驶

Scalable Outdoors Autonomous Drone Flight with Visual-Inertial SLAM and Dense Submaps Built without LiDAR

可扩展的户外自主无人机飞行：基于视觉-惯性SLAM和无LiDAR的密集子地图构建

Sebastián Barbas Laina, Simon Boche, Sotiris Papatheodorou, Dimos Tzoumanikas, Simon Schaefer, Hanzhi Chen, Stefan Leutenegger

机构 * Technical University of Munich（技术大学慕尼黑） ； School of Computation, Information and Technology（计算、信息与技术学院） ； Mobile Robotics Lab（移动机器人实验室） ； Department of Computing（计算学院） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Department of Mechanical and Process Engineering（机械与过程工程学院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI)（慕尼黑机器人与机器智能研究所） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title)；occupancy(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种基于视觉-惯性SLAM和无LiDAR的自主无人机系统，实现户外复杂环境下的大规模自主导航和路径规划。

Comments 8 pages, 8 figures

Efficient Submap-based Autonomous MAV Exploration using Visual-Inertial SLAM Configurable for LiDARs or Depth Cameras

基于子地图的高效自主MAV探索：融合视觉惯性SLAM并可配置为LiDAR或深度相机

Sotiris Papatheodorou, Simon Boche, Sebastián Barbas Laina, Stefan Leutenegger

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； School of Computation, Information and Technology（计算、信息与技术学院） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence（慕尼黑机器人与机器智能研究所） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种基于子地图的MAV自主探索框架，通过融合视觉惯性SLAM并支持LiDAR或深度相机，实现高效探索与地图重建。

Comments In proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2025. 7 pages, 8 figures, for the accompanying video see https://youtu.be/Uf5fwmYcuq4

PRISM: Color-Stratified Point Cloud Sampling

PRISM：基于颜色分层的点云采样

Hansol Lim, Minhyeok Im, Jongseong Brad Choi

机构 * Department of Mechanical Engineering, State University of New York, Korea, Incheon, South Korea（纽约州立大学机械工程系） ； Department of Mechanical Engineering, State University of New York, Stony Brook, NY, United States（纽约州立大学石溪分校机械工程系） ； Department of Computer Science, State University of New York, Korea, Incheon, South Korea（纽约州立大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, State University of New York, Stony Brook, NY, United States（纽约州立大学石溪分校计算机科学系） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 PRISM通过颜色引导分层采样方法，在RGB-LiDAR点云中保留高颜色变化区域，减少视觉同质表面，提升3D重建的点云质量。

Comments This work has been submitted to the 2026 International Conference on Pattern Recognition (ICPR) for possible publication