数据越多≠决策越好：从无人机滑翔到多机器人通信，重新审视数据与信息的关系 | IROS 2026
▎ 演讲标题：（Geometry Strikes Back: Scaling 3D Reconstruction and Structuring 3D Scene Generation）
从无人机滑翔说起：数据与信息的脱节
多机器人系统：
数据共享从来不是无代价的
机器人策略学习：
问题不在数据匮乏，而在过拟合
Q&A
▎ Q： 相比于在标称环境下 90% 的基准表现，即便实施了策略修复，面对外界扰动漂移时依然存在一定的成功率差距。
▎ Q： 我想请教一个关于开篇提到的布隆过滤器局限性的问题。特别是在去中心化多机器人协同探索中，通常采用概率学方法来融合状态；但这里存在数据“二次利用/循环计数”的经典痛点：你无法追溯当前信息是由谁发出的、各伙伴节点之间是如何多跳流转的。在这种高度压缩的有损表征中，你该如何编码“这笔数据由谁生成”以及“该数据已被哪些节点集成过”这类溯源元数据？
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