IEEE RA-L

JitTrack: Onboard Multi-Object Tracking Against Viewpoint Jitter for Agile UAVs

JitTrack：面向敏捷无人机的、应对视点抖动的机载多目标跟踪

Yachun Shan, Feitian Zhang

AI总结 针对敏捷无人机机载多目标跟踪的视点抖动难题，提出JitTrack框架，结合语义细化、运动感知查询校正等技术，通过闭环流水线实现鲁棒跟踪，实验验证其有效性。

Comments 9 pages, 7 figures. Submitted to IEEE Robotics and Automation Letters

Sampling-Based Visibility Task Planning

基于采样的可视性任务规划

Stav Ashur, Avishai Sintov

机构 * School of Mechanical Engineering, Tel-Aviv University（特拉维夫大学机械工程学院） 纠错

AI总结 本文针对视觉传感器等可视性设备，提出VisPRM和VisRRT两种新型采样TAMP算法，经仿真与物理实验验证，其成功率和运行效率优于RRT、PRM等适配算法。

Comments Accepted to IEEE RA-L

Targetless LiDAR-Camera Calibration with Neural Gaussian Splatting

无目标激光雷达-摄像头校准与神经高斯点分布

Haebeom Jung, Namtae Kim, Jungwoo Kim, Jaesik Park

机构 * Department of Interdisciplinary Program in Artificial Intelligence, Seoul National University（人工智能交叉学科项目系，首尔国立大学） ； Department of Artificial Intelligence, Yonsei University（人工智能系，延世大学） 纠错

AI总结 本文提出无目标激光雷达-摄像头校准方法，通过神经高斯点分布优化传感器姿态，实现鲁棒且可推广的校准，优于现有方法并在多数据集上表现优异。

Comments IEEE RA-L 2026. Project page: https://zang09.github.io/tlc-calib-site

Journal ref 2026 IEEE Robotics and Automation Letters