ICRA

Pocket-SLAM: Rendering-Area-Aware Pruning for Memory-Efficient 3DGS-SLAM

Pocket-SLAM：面向内存高效的3DGS-SLAM的渲染区域感知剪枝

Leshu Li, Jie Peng, Yang Zhao

机构 * University of Minnesota, Twin Cities（明尼苏达大学双城分校） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

AI总结 提出一种渲染区域感知的剪枝策略，根据高斯点对有效渲染区域的贡献进行选择性移除，在EuRoC和KITTI数据集上实现超过60%的内存减少和2倍以上的FPS提升，同时保持定位与建图精度。

Comments 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation(ICRA)

ArtiTwinSplat: Interactable Digital Twin Reconstruction via Gaussian Splatting from RGB-D videos

ArtiTwinSplat：基于RGB-D视频的高斯泼溅实现可交互数字孪生重建

Pranjal Mishra, René Zurbrügg, Max Wilder-Smith, Marco Hutter, Marc Pollefeys, Zuria Bauer, Hermann Blum

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Microsoft（微软） ； University of Bonn（波恩大学） 纠错

AI总结 提出ArtiTwinSplat框架，利用3D高斯泼溅从RGB-D视频自动构建可交互的铰接物体数字孪生，无需CAD模型或人工标注，支持实时渲染与交互操作。

Comments Presented at the ICRA 2026 Workshop on Advances and Challenges in AI-Driven Automation and Robotic System Integration with Digital Twins, Vienna, June 2026

Explaining Failures of Cyber-Physical Systems with Actual Causality

用实际因果性解释信息物理系统的故障

Khen Elimelech, Tom Yaacov, David A. Kelly, Hana Chockler, Moshe Y. Vardi

机构 * Rice University（莱斯大学） 纠错

AI总结 提出利用实际因果性框架解释信息物理系统故障，解决理论空白并给出两种实用算法，在神经网络控制的自动驾驶汽车上验证。

Comments Accepted to the 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2026)

Fine-Grained Open-Vocabulary Object Detection with Fined-Grained Prompts: Task, Dataset and Benchmark

细粒度开放词汇目标检测与细粒度提示：任务、数据集与基准

Ying Liu, Yijing Hua, Haojiang Chai, Yanbo Wang, TengQi Ye

机构 * department of software engineering, Northeastern University, China（软件工程系，东北大学，中国） 纠错

AI总结 本文提出3F-OVD任务，扩展细粒度监督目标检测至开放词汇场景，引入NEU-171K数据集，并提出简单有效的后处理技术。

Comments 8 pages, 4 figures, 2025 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)