IROS

VLG-Loc: Vision-Language Global Localization from Labeled Footprint Maps

VLG-Loc: 从标注足迹地图实现视觉-语言全局定位

Mizuho Aoki, Kohei Honda, Yasuhiro Yoshimura, Takeshi Ishita, Ryo Yonetani

机构 * The Department of Mechanical Systems Engineering, Nagoya University（名古屋大学机械系统工程系） ； CyberAgent AI Lab（CyberAgent AI实验室） 纠错

AI总结 VLG-Loc通过视觉-语言模型实现从标注足迹地图的全局定位，结合蒙特卡洛定位框架和概率融合提升环境变化下的鲁棒性。

Comments v2: Updated the citation of SparseLoc from an arXiv preprint to its published version in the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

Self-localization on a 3D map by fusing global and local features from a monocular camera

通过融合单目相机的全局和局部特征实现3D地图上的自定位

Satoshi Kikuchi, Masaya Kato, Tsuyoshi Tasaki

机构 * Meijo University（名古屋大学） 纠错

AI总结 本研究提出结合CNN与视觉Transformer的方法，提升单目相机在动态障碍物环境下的3D地图自定位精度。

Journal ref 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems

DynamicGSG: Dynamic 3D Gaussian Scene Graphs for Environment Adaptation

DynamicGSG: 动态3D高斯场景图用于环境适应

Luzhou Ge, Xiangyu Zhu, Zhuo Yang, Xuesong Li

机构 * School of Computer Science, Beijing Institute of Technology, China（计算机学院，北京理工大学） 纠错

AI总结 DynamicGSG通过动态高斯场景图实现环境适应，利用高斯溅射技术构建层次化场景图，提升环境理解和适应能力。

Journal ref 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)