自动驾驶

Advancing Autonomous Driving: DepthSense with Radar and Spatial Attention

推进自动驾驶：DepthSense与雷达与空间注意力

Muhamamd Ishfaq Hussain, Zubia Naz, Muhammad Aasim Rafique, Moongu Jeon

机构 * School of Electrical Engineering and Computer Science, Gwangju Institute of Science and Technology（全州科学技术院电气工程与计算机科学学院） ； Division of National Science and Technology Data (Large Scale AI Research Group), Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI)（国家科学技术数据 division（大规模人工智能研究组），韩国科学技术信息研究院） ； Department of Information Systems, College of Computer Sciences and Information Technology, King Faisal University（国王法尔萨大学信息系统系，计算机科学与信息科技学院） 纠错

专题命中 多传感器融合 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 DepthSense通过结合雷达与单目相机数据，提升自动驾驶中的深度估计精度，采用编码器-解码器架构和空间注意力机制，实现高效且准确的深度感知。

Journal ref IEEE Sensors Journal 2025

Rad-GS: Radar-Vision Integration for 3D Gaussian Splatting SLAM in Outdoor Environments

Rad-GS：用于户外环境的雷达-视觉融合3D高斯点云SLAM

Renxiang Xiao, Wei Liu, Yuanfan Zhang, Yushuai Chen, Jinming Chen, Zilu Wang, Liang Hu

机构 * Department of Automation, School of Mechanical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology（自动化系、机械工程与自动化学院、哈尔滨工业大学） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology（计算机科学与技术学院、哈尔滨工业大学） 纠错

专题命中 多传感器融合 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 Rad-GS通过融合雷达与视觉信息，实现公里级户外环境的3D高斯点云SLAM，提升定位精度与场景重建能力。

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters 10(12), 13359-13366 (2025)

HyperPointFormer: Multimodal Fusion in 3D Space with Dual-Branch Cross-Attention Transformers

HyperPointFormer: 在三维空间中通过双分支交叉注意力变换器实现多模态融合

Aldino Rizaldy, Richard Gloaguen, Fabian Ewald Fassnacht, Pedram Ghamisi

机构 * Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR)（德累斯顿-罗斯托克亥姆霍尔茨研究中心） ； Freie Universität Berlin（柏林自由大学） 纠错

专题命中 多传感器融合 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 HyperPointFormer通过双分支交叉注意力Transformer在三维空间中融合多模态数据，提升城市场景土地利用分类的精度与灵活性。

Journal ref IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 18, pp. 21254-21274, 2025