自动驾驶

MSSF: A 4D Radar and Camera Fusion Framework With Multi-Stage Sampling for 3D Object Detection in Autonomous Driving

MSSF: 一种基于4D雷达和摄像头的多阶段采样融合框架用于自动驾驶中的3D目标检测

Hongsi Liu, Jun Liu, Guangfeng Jiang, Xin Jin

机构 * Department of Electronic Engineering and Information Science, University of Science and Technology of China（电子工程与信息科学系，中国科学技术大学） ； Ningbo Institute of Digital Twin, Eastern Institute of Technology（宁波数字孪生研究所，东部技术研究所） 纠错

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

AI总结 MSSF通过多阶段采样融合4D雷达和摄像头数据，提升自动驾驶中3D目标检测的精度与鲁棒性。

Comments T-TITS accepted, code avaliable

μDopplerTag: CNN-Based Drone Recognition via Cooperative Micro-Doppler Tagging

μDopplerTag: 基于协作微多普勒标记的CNN无人机识别

O. Yerushalimov, D. Vovchuk, A. Glam, P. Ginzburg

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出基于电磁标签和CNN的无人机识别方法，利用微多普勒签名实现远距离高精度分类，适用于空域监控等关键应用。

Backdoor Attacks on Open Vocabulary Object Detectors via Multi-Modal Prompt Tuning

通过多模态提示调优对开放词汇目标检测器进行后门攻击

Ankita Raj, Chetan Arora

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 TrAP通过多模态提示调优对开放词汇目标检测器实施后门攻击，利用轻量级提示标记植入恶意行为，提升攻击成功率并改进下游任务性能。

Comments Accepted to AAAI 2026

HisTrackMap: Global Vectorized High-Definition Map Construction via History Map Tracking

HisTrackMap: 通过历史地图追踪构建全局向量高精度地图

Jing Yang, Sen Yang, Xiao Tan, Hanli Wang

机构 * Tongji University（同济大学） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 HisTrackMap通过历史地图追踪构建全局向量高精度地图，提升时间连续性和几何构造质量。

Bayesian Multiobject Tracking With Neural-Enhanced Motion and Measurement Models

基于神经网络的贝叶斯多目标跟踪

Shaoxiu Wei, Mingchao Liang, Florian Meyer

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of California San Diego（电气与计算机工程系，加州大学圣地亚哥分校） ； Scripps Institution of Oceanography（斯克里普斯海洋研究所） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)

AI总结 本文提出一种结合神经网络与贝叶斯方法的多目标跟踪框架，通过增强统计模型提升预测和更新性能，实现在自动驾驶数据集上的最佳表现。