SAM-VTP：视频记忆与实测几何的可通行性分割

2026年11月10日，arXiv Robotics 报道 Lucas Hoefs 等作者提出并验证 SAM-VTP 连续可通行性分割方法。该方法微调 SAM2 的视频记忆通路，使每一帧以先前观测的持久记忆为条件，实现稠密、免提示词的可通行性分割，并将由深度计算出的坡度、粗糙度和高度融合进图像特征。报道称，该方法无需机器人部署、无需逐像素标注；在 TartanGround 数据集上，其模糊 Jaccard 从 0.908 提升至 0.924，二值 IoU 从 0.854 提升至 0.886，帧间闪烁减少 31%；在机器人所搭载的 Orin Nano 上运行速度为 21.4 FPS，种子间波动低于 0.001。上述数字与条件均出自该篇报道，尚无其他跟进报道可交叉印证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。