文章摘要
【关 键 词】 机器人、视觉融合、自主导航、三维建图、感知系统
近日，香港大学张富副教授团队研发的FAST-LIVO2系统荣获IEEE机器人与自动化领域顶级期刊TRO颁发的傅京孙纪念最佳论文奖，该奖项系历史上第二次颁给中国科研团队。第一作者郑纯然曾入选华为天才少年，通讯作者张富在机器人感知与自主导航领域具有全球影响力，并创立了无人机科创企业硅羽科技。
FAST-LIVO2面向真实复杂环境中的机器人状态估计与异构传感器融合难题，构建了一套基于激光、视觉与惯性融合的里程计与建图系统。该底层感知系统旨在解决智能设备自主移动与环境感知问题，为无人机与移动机器人的自主导航、避障及巡检等作业提供核心技术支撑。与依赖特征提取的传统算法不同，该系统采用直接法处理原始点云与图像光度信息，降低了对角点、边、面等显式特征的依赖。这种设计使其能够更好适配弱纹理、弱结构及光照剧变等复杂场景，在减少计算开销的同时显著增强了机载平台的实时运行能力。
在多组公开数据集与真实世界场景的测试中，FAST-LIVO2展现出极高的精度、鲁棒性和计算效率，综合性能优于多种国际先进方案，并具备在无人机自主导航、航空测绘及三维场景重建等任务中的应用潜力。该项目开源后获得机器人社区广泛关注，全套代码、数据集与应用示例均已开放，为空间智能领域的科研与工程开发提供了成熟的技术基础。
相关技术积累正持续向产业应用延伸，张富教授创立的硅羽科技致力于构建面向复杂环境的通用空中智能系统，使飞行器能够抵达传统作业盲区并自主执行任务。未来，研发团队将继续完善该系统，并推动其在具身智能、测绘、应急巡检和空间数字化等真实场景中的落地应用，为机器人理解与适应复杂真实世界提供重要支撑。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 1315字 | 6分钟 ]
【原文作者】 量子位
【摘要模型】 qwen3.7-plus
【摘要评分】 ★★★☆☆
相关文章
