The Thirty-Ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)是人工智能与机器学习领域的三大国际会议(NeurIPS、ICML、ICLR)之一，CCF A类会议。NeurIPS 2025分别将于2025年11月30日-12月5日在墨西哥墨西哥城以及2025年12月2日-12月7日在美国圣地亚哥举办，今年 NeurIPS 主赛道共收到 21575 份有效论文投稿，录用5290 篇，其中Spotlight论文688篇，录用率为3.18%。

Fully Autonomous Neuromorphic Navigation and Dynamic Obstacle Avoidance

全自主类脑导航与动态避障

简介：针对无人机自主导航中机载算力有限、实时性与能效要求高的核心难题，本研究提出了一种全神经计算框架，主要涵盖以下三项突破：

• 全神经形态机载计算框架：首次实现无人机完全依赖机载脉冲神经网络处理事件流信号，在不依赖外部计算资源与信号传输的条件下完成实时导航与动态障碍物规避；

• 毫秒级仿生动态规避机制：借鉴蛙眼视神经感受野对运动物体的感受机制，提出基于脉冲神经网络的高速动态障碍物响应算法，无需进行目标识别或轨迹计算，在2.3毫秒超低延迟下可规避速度高达10 m/s的移动障碍物；

• 事件相机位姿校正开源数据集：构建并公开首个大规模单目事件相机位姿校正数据集，包含50,234条已配对标注的事件流，为低延迟导航研究提供关键数据支撑。

该系统在自主四旋翼平台上纯靠机载资源实现了多光照环境下高速动态障碍物的2.3ms可靠规避，整体能耗降至传统方案的21%，在实时性、资源效率和环境适应性方面显著优于现有方法。

该论文第一作者是大连理工大学博士研究生商笑尘，通讯作者是杨鑫教授。并由硕士生罗鹏伟、王欣宁、博士生赵佳岳、葛慧林副研究员（江苏科技大学）、Dong Bo研究员（Cephia AI, Inc)共同完成。