IROS

OREN: Octree Residual Network for Real-Time Euclidean Signed Distance Mapping

OREN：八叉树残差网络用于实时欧几里得符号距离映射

Zhirui Dai, Qihao Qian, Tianxing Fan, Nikolay Atanasov

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校电子与计算机工程系） 纠错

AI总结 OREN结合八叉树插值的显式先验和神经网络回归的隐式残差，实现高效且可微的非截断SDF重建，优于现有方法的准确性和效率。

Comments Accepted to IEEE/RSJ International Conference Intelligent Robots & Systems (IROS) 2026

TurboMap: GPU-Accelerated Local Mapping for Visual SLAM

TurboMap: 面向视觉SLAM的GPU加速局部建图

Parsa Hosseininejad, Kimia Khabiri, Shishir Gopinath, Soudabeh Mohammadhashemi, Karthik Dantu, Steven Y. Ko

机构 * Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） ； University at Buffalo（布法罗大学） 纠错

AI总结 针对视觉SLAM中局部建图延迟问题，提出GPU并行化与CPU优化结合的TurboMap后端，通过重构地图点创建、融合及关键帧管理，实现1.3-1.6倍加速且保持精度。

Comments Accepted for presentation at IROS 2026, preprint

FastTrack: GPU-Accelerated Tracking for Visual SLAM

FastTrack：用于视觉同步定位与地图构建的GPU加速跟踪

Kimia Khabiri, Parsa Hosseininejad, Shishir Gopinath, Karthik Dantu, Steven Y. Ko

机构 * Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） ； University at Buffalo（布法罗大学） 纠错

AI总结 研究视觉惯性SLAM系统跟踪模块，提出利用GPU加速立体特征匹配和局部地图跟踪等耗时组件的方法，在ORB-SLAM3中用CUDA实现，经实验在特定数据集和设备上跟踪性能提升达2.8倍。

Comments Published at IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2025)

Journal ref 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Hangzhou, China, pp. 15165-15172, 2025