视觉与机器人

多模态信息融合

面向图像、视频、多传感器和跨模态感知的信息融合，包括 Image Fusion、红外可见光、遥感、医学影像、LiDAR/雷达/相机和音视频融合。

2026-01-06 至 2026-01-06 共收录 3 篇信号源：cs.CV, eess.IV, eess.SP, cs.RO, cs.MM

1. 机器人多传感器融合 3 篇

2601.01578 2026-01-06 cs.ET 71%

Adaptive Tuning of the Unscented Kalman Filter using Particle Swarm Optimization for Inertial-GPS Sensor Fusion Systems

基于粒子群优化的自适应无迹卡尔曼滤波器在惯性导航-GPS传感器融合系统中的应用

Psyche T. Malabo, Bobby D. Gerardo

专题命中机器人多传感器融合：sensor fusion(title)

AI总结本文提出基于粒子群优化的自适应UKF方法，通过优化参数提升IMU-GPS融合精度，实现82.14%的准确率提升和21606.59米的漂移减少。

2601.01675 2026-01-06 cs.RO 57%

VisuoTactile 6D Pose Estimation of an In-Hand Object using Vision and Tactile Sensor Data

利用视觉和触觉传感器数据进行手持物体的6D位姿估计

Snehal s. Dikhale, Karankumar Patel, Daksh Dhingra, Itoshi Naramura, Akinobu Hayashi, Soshi Iba, Nawid Jamali

机构 * Honda Research Institute USA, Inc.（本田美国研究院）； Honda R&D Co., Ltd.（本田研发公司）； Department of Mechanical Engineering, University of Washington（华盛顿大学机械工程系）

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

AI总结本文提出利用视觉和触觉数据融合方法，提高机器人在手物体的6D位姿估计精度。

Comments Accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), January 2022. Presented at ICRA 2022. This is the author's version of the manuscript

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 7, no. 2, pp. 2228-2235, April 2022

2601.01561 2026-01-06 cs.RO 57%

AIMS: An Adaptive Integration of Multi-Sensor Measurements for Quadrupedal Robot Localization

AIMS: 多传感器测量自适应集成用于四足机器人定位

Yujian Qiu, Yuqiu Mu, Wen Yang, Hao Zhu

机构 * College of Automation Chongqing University of Posts

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

AI总结 AIMS通过自适应融合LiDAR、IMU和腿里程计，提升四足机器人在退化环境中的定位精度和鲁棒性。