8月28日，由中国图像图形学会主办、武汉大学承办的2026中国空间智能挑战赛复赛于武汉光谷落幕。江淮实验室凭借出色表现，斩获“复杂弱纹理与动态光照场景下的无人机视觉融合定位”赛项亚军。

“2026中国空间智能”挑战赛是中国空间智能大会的核心环节。大会以空间智能技术为核心聚焦，是该领域全国最具影响力的学术会议。在“复杂弱纹理与动态光照场景下的无人机视觉融合定位”赛道中，共吸引了来自上海交通大学、中国科学技术大学、华中科技大学、北京邮电大学等50余支队伍报名参赛，15支队伍完成代码提交，最终江淮实验室、兰州大学、电子科技大学、中科大4支队伍闯入线下复赛，竞争极为激烈。本次竞赛设置了室内食堂、室内楼梯间、室外低空草地等典型退化场景，涵盖弱纹理、反光、狭窄空间、动态光照等复杂条件，重点考察定位精度、鲁棒性、泛化能力、实时性和资源占用。针对复杂退化环境下IMU缺失、观测质量波动以及视觉跟踪易失效等问题，团队构建了多目视觉惯性自适应融合框架，首先对相机、IMU、局部匹配及回环等多源观测进行质量建模与动态评估，然后将观测质量映射为因子图中的置信度和优化权重，自适应调节不同观测因子的作用强弱，提升弱纹理、动态光照等复杂场景下的定位精度与鲁棒性。线上算法评测中团队取得第一名，其中ATE评分、RPE评分、鲁棒性评分、泛化能力四项核心指标均位列第一。

此次获奖，充分验证了江淮实验室在具身感知框架下的无人系统智能定位与多源融合导航等方向的技术积累。面向未来，团队将聚焦具身主动感知、高鲁棒多源融合定位与场景自适应导航等核心技术，推动研究成果向无人机等具身智能平台的实际场景落地。