IEEE RA-L

ARC: Adaptive Robust Joint State and Covariance Estimation

ARC：自适应鲁棒联合状态与协方差估计

Alexandre Hadji-Thomas, Andrew Stirling, James R. Forbes

AI总结 提出统一块坐标下降框架，结合自适应鲁棒损失、迭代重加权最小二乘状态更新和最小加权协方差行列式估计器，实现离群值下状态与协方差的自适应联合估计。

Comments Submitted to information IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), June 2026. 8 pages, 7 figures, 1 table

Latent Gaussian Splatting for 4D Panoptic Occupancy Tracking

潜在高斯泼溅用于4D全景占据跟踪

Maximilian Luz, Rohit Mohan, Thomas Nürnberg, Yakov Miron, Daniele Cattaneo, Abhinav Valada

机构 * University of Freiburg（弗赖堡大学） ； Bosch Research（博世研究院） ； University of Haifa（海法大学） 纠错

AI总结 提出潜在高斯泼溅（LaGS）方法，通过特征高斯体作为动态关键点实现多视图特征聚合，用于4D全景占据跟踪，在Occ3D nuScenes和Waymo上达到最优性能。

Comments Accepted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2026