IEEE RA-L

Class-Distribution Guided Active Learning for 3D Occupancy Prediction in Autonomous Driving

基于类分布的主动学习用于自动驾驶中的3D占用预测

Wonjune Kim, In-Jae Lee, Sihwan Hwang, Sanmin Kim, Dongsuk Kum

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Seoul National University（首尔大学） ； Kookmin University（国民大学） 纠错

AI总结 本文提出一种基于类分布的主动学习框架，通过三种互补标准选择训练样本，以解决自动驾驶中3D占用预测的类别不平衡和标注成本问题，实现在仅42.4%标注数据下达到26.62 mIoU的性能。

Comments IEEE RA-L 2026

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters (2026)

FlexiCup: Wireless Multimodal Suction Cup with Dual-Zone Vision-Tactile Sensing

FlexiCup: 无线多模态吸盘 with 双区视觉-触觉感知

Junhao Gong, Shoujie Li, Kit-Wa Sou, Changqing Guo, Hourong Huang, Tong Wu, Yifan Xie, Chenxin Liang, Chuqiao Lyu, Xiaojun Liang, Wenbo Ding

机构 * Shenzhen Ubiquitous Data Enabling Key Lab, Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院，深圳泛在数据赋能重点实验室） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 FlexiCup通过无线电子集成双区视觉-触觉传感，实现接触感知操控，验证了传感与驱动解耦的有效性，同时在不同气动原理下均表现出色。

Comments Accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

Omni-LIVO: Robust RGB-Colored Multi-Camera Visual-Inertial-LiDAR Odometry via Photometric Migration and ESIKF Fusion

Omni-LIVO：通过光度迁移和ESIKF融合实现鲁棒的多摄像头视觉-惯性-激光雷达里程计

Yinong Cao, Chenyang Zhang, Xin He, Yuwei Chen, Chengyu Pu, Bingtao Wang, Kaile Wu, Shouzheng Zhu, Fei Han, Shijie Liu, Chunlai Li, Jianyu Wang

机构 * Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学杭州高等研究院） ； Advanced Laser Technology Lab of Anhui Province（安徽省先进激光技术实验室） ； Key Laboratory of Space Active Opto-Electronics Technology, Shanghai Institute of Technical Physics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院上海技术物理研究所空间主动光电技术重点实验室） 纠错

AI总结 Omni-LIVO通过多视角观测充分利用LiDAR几何信息，引入跨视角直接对齐策略和改进的ESIKF，提升多摄像头视觉-惯性-LiDAR里程计的精度和鲁棒性。

Comments Accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). Early Access version available. This version supersedes all previous versions and is the official accepted manuscript for citation