本文汇总多项机器人主动感知研究，涵盖利用视觉观测与场景建模规划路径、在未知环境中收集数据并重建物体，结合深度网络与不确定性量化提升医学图像重建，提出通过神经场权重扰动估计不确定性并引导探索的主动神经映射，以及可微SLAM、神经定位、RGBD语义场景理解、城市地形重建、无人机目标搜索和快速神经表面重建，推动机器人在复杂环境中的自主感知与规划。

该研究使用海洋动力学模拟和卫星高度计数据训练基于模拟的神经映射方案，用于海表面高度监测。最佳的4DVarNet映射分辨率达到98公里，均方根误差减少了23%和61%。

该研究使用海洋动力学模拟和卫星高度计数据训练基于模拟的神经映射方案，用于海表面高度的时空插值。最佳的4DVarNet映射分辨率达到98公里，均方根误差减少了23%和61%。