FOSCo-Net：面向森林LiDAR遮挡的自中心体素补全框架

FOSCo-Net 是一个自监督体素补全框架，用于解决地面机器人在温带森林中因树干造成的 LiDAR 系统性遮挡问题。该方法以时间累积观测作为自动监督，从单次扫描重建被遮挡的几何，并对比了圆柱坐标与笛卡尔坐标两种自中心栅格及多种解码器设计。结果显示，FOSCo-Net 稳定提升重建质量与通行安全性，其中门控跳跃解码器表现最可靠，相比基线显著减少虚假障碍物预测。该工作共 12 页、6 幅图，已被 ACIVS 2026 接收。