具身智能arXiv cs.RO4 天前
LIN-SLAM: Lightweight LiDAR--Inertial Neural SLAM for Real-Time Onboard Navigation
LIN-SLAM 提出一种轻量级激光雷达-惯性神经 SLAM 混合方法，将高频几何估计与神经隐式建图、全局优化结合。在多个数据集上取得最低轨迹误差，并在 Jetson Orin NX 上实现实时机载运行，首次让神经隐式后端在移动机器人上实时在线工作。
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具身智能arXiv cs.RO4 天前
Line-Augmented cuVSLAM: Robust Visual Odometry in Low-Texture Environments
该工作为 CUDA 加速的 cuVSLAM 增加线特征扩展，用 Plücker 坐标与 4-DOF 正交表示建模直线，将鲁棒点到线残差融入原有高斯-牛顿位姿求解与滑动窗口 BA，在低纹理仓库环境中自适应加权。TUM 与 Replica 上轨迹误差降低约 30-39%，无跟踪失败，对仓储机器人定位有实用价值。