野地徒步：面向人形机器人的可扩展感知跑酷框架提出端到端感知跑酷框架，将原始深度图与本体感受直接映射为关节动作，结合地形边缘检测、足部体积点防边缘滑落机制与平坦区域采样抑制奖励作弊，全尺寸人形机器人实测最高 2.5 m/s 穿越复杂非结构化地形。Shaoting Zhu, Ziwen Zhuang, Mengjie Zhao·2026年1月12日人形机器人徒步跑酷2026年1月12日
DeWorldSG：基于世界模型先验的深度感知3D语义场景图生成DeWorldSG从RGB-D序列生成时空鲁棒的3D语义场景图。通过深度引导滤波估计实例级几何3D高斯分布，将每个物体表示为概率3D节点而非单点投影；跨物体对聚合时空证据并用世界模型(V-JEPA 2)的上下文先验精炼关系。三元组召回率提升77.4%，谓词召回率提升23.2%。Seok-Young Kim, Abdelrahman Elskhawy, Taewook Ha·2026年7月1日场景图RGB-D 视觉V-JEPA 22026年7月1日
NSL-SLAM：面向实用SLAM与重建的高保真神经结构光深度结构光（SL）相机为数百万设备提供深度感知，最新的神经SL解码方法大幅提升了深度质量。SLAM系统可从这种强深度感知中获益。本文提出 NSL-SLAM，一个面向高保真结构光深度的实用SLAM系统。首先增强SL深度感知：受神经结构光（NSL）方法启发，将强单目深度先验融入SL立体解码，在 Replica-SL 上深度 RMSE 较 NSL 降低35%。然后基于此更强深度构建以深度为中心的SLAM流水线：因结构光几何密集且度量精确，将其作为主要跟踪信号，仅在几何退化情况下添加稀疏视觉对应，并进行轻量级束调整以消除长程漂移。Jiaheng Li, Binsheng Zhang, Xinhai Chang·2026年7月27日同步定位与建图结构光深度神经深度估计2026年7月27日
