自动驾驶

Towards Streaming LiDAR Object Detection with Point Clouds as Egocentric Sequences

面向点云作为自车序列的流式LiDAR目标检测

Mellon M. Zhang, Glen Chou, Saibal Mukhopadhyay

专题命中 感知 ：LiDAR(title,abstract)；autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 PFCF提出了一种混合检测器，结合极坐标处理和笛卡尔推理，实现低延迟高精度的LiDAR目标检测。

Comments Accepted to WACV 2026

Mask-Conditioned Voxel Diffusion for Joint Geometry and Color Inpainting

基于掩码的体素扩散用于联合几何和颜色修复

Aarya Sumuk

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出基于掩码的体素扩散方法，用于修复受损3D物体的几何和颜色，通过两阶段框架实现更完整和一致的修复效果。

Comments 10 pages, 9 figures

Rectifying Adversarial Examples Using Their Vulnerabilities

利用对抗性示例的漏洞进行修正

Fumiya Morimoto, Ryuto Morita, Satoshi Ono

机构 * Department of Information Science（信息科学系） ； Biomedical Engineering, Graduate School of Science（生物医学工程，理学研究生院） ； Engineering, Kagoshima University 1-21-40, Korimoto, Kagoshima, 890-0065 Japan（工程，鹿儿岛大学 1-21-40，Korimoto，鹿儿岛，890-0065 日本） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)

AI总结 本文提出一种修正对抗性示例的方法，通过重新攻击使其越过决策边界以预测正确标签，有效提升对抗攻击防御的稳定性。

Journal ref IEEE Access, Vol.13, 2025

Next Generation Intelligent Low-Altitude Economy Deployments: The O-RAN Perspective

下一代智能低空经济部署：O-RAN视角

Aly Sabri Abdalla, Vuk Marojevic

专题命中 规划控制 ：trajectory planning(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出基于O-RAN的低空经济框架，利用AI优化实现闭环任务协调，通过语义感知rApp和强化学习xApp提升轨迹规划性能。

Comments This article has been accepted for publication in the IEEE Wireless Communications Magazine

Toward Large-Scale Photonics-Empowered AI Systems: From Physical Design Automation to System-Algorithm Co-Exploration

迈向大规模光子赋能的AI系统：从物理设计自动化到系统-算法共探索

Ziang Yin, Hongjian Zhou, Nicholas Gangi, Meng Zhang, Jeff Zhang, Zhaoran Rena Huang, Jiaqi Gu

机构 * School of Electrical, Computer and Energy Engineering, Arizona State University（电气、计算机与能源工程学院，亚利桑那州立大学） ； School of Electrical, Computer, and Systems Engineering, Rensselaer Polytechnic Institute（电气、计算机与系统工程学院，伦塞拉尔理工学院） 纠错

专题命中 规划控制 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种跨层工具链，用于大规模光子赋能AI系统的设计，涵盖从物理设计自动化到系统-算法共探索的全流程，通过实现感知建模和快速评估，提升架构决策的现实性。

Comments 10 pages. Accepted to SPIE Photonics West, Optical Interconnects and Packaging 2026

AutoTrust: Benchmarking Trustworthiness in Large Vision Language Models for Autonomous Driving

AutoTrust: 评估自动驾驶大视觉语言模型的可信度

Shuo Xing, Hongyuan Hua, Xiangbo Gao, Shenzhe Zhu, Renjie Li, Kexin Tian, Xiaopeng Li, Heng Huang, Tianbao Yang, Zhangyang Wang, Yang Zhou, Huaxiu Yao, Zhengzhong Tu

专题命中 端到端驾驶 ：autonomous driving(title,abstract)；end-to-end driving(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 AutoTrust研究自动驾驶大视觉语言模型的可信度问题，发现通用模型在可信度上优于专用模型，同时揭示DriveVLMs在隐私、安全和公平性方面的漏洞。

Comments Published at TMLR 2025

PLK-Calib: Single-shot and Target-less LiDAR-Camera Extrinsic Calibration using Plücker Lines

PLK-Calib: 基于普吕弗线的单次拍摄无目标激光雷达-摄像头外参校准

Yanyu Zhang, Jie Xu, Wei Ren

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of California, Riverside（电气与计算机工程系，加州大学河滨分校） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出基于普吕弗线的单次拍摄无目标算法，用于高精度激光雷达-摄像头外参校准，通过几何特性分解旋转和平移，提升校准精度。

Journal ref 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), pp. 16091-16097, 2025