Doppler-Domain Respiratory Amplification for Semi-Static Human Occupancy Detection Using Low-Resolution SIMO FMCW Radar
多普勒域呼吸放大用于低分辨率SIMO FMCW雷达的半静态人体占用检测
专题命中 感知 ：occupancy(title,abstract)
AI总结 本研究提出RASSO方法，通过多普勒域呼吸放大提升低分辨率雷达半静态人体检测性能，实现高准确率和可靠性。
视觉与机器人
自动驾驶
自动驾驶感知、规划、BEV、占用预测、激光雷达和仿真评测。
1. 感知 8 篇
Reliable Quasi-Static Post-Fall Floor-Occupancy Detection Using Low-Cost Millimetre-Wave Radar
可靠的低成本毫米波雷达用于静态后跌倒地板占用检测
专题命中 感知 ：occupancy(title,abstract)
AI总结 本文提出了一种基于低成本毫米波雷达的可靠后跌倒地板占用检测方法，通过对比数字波束成形与MVDR波束成形，提高了检测精度。
From Filters to VLMs: Benchmarking Defogging Methods through Object Detection and Segmentation Performance
从滤波器到视觉语言模型：通过目标检测和分割性能评估去雾方法
机构 * University of Southern California（南加州大学）
专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；driving perception(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文通过目标检测和分割性能评估，探讨了去雾方法在真实与合成环境中的有效性，揭示了视觉语言模型在恶劣天气下的应用潜力。
Comments Accepted at WACV 2026 Proceedings (Oral), 5th Workshop on Image, Video, and Audio Quality Assessment in Computer Vision, with a focus on VLM and Diffusion Models
Masked Depth Modeling for Spatial Perception
遮蔽深度建模用于空间感知
专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
AI总结 LingBot-Depth通过遮蔽深度建模和自动化数据整理流水线，在深度精度和像素覆盖上优于顶级RGB-D相机，提供跨RGB和深度模态的对齐潜在表示。
Comments Tech report, 19 pages, 15 figures and 4 tables
IPFormer: Visual 3D Panoptic Scene Completion with Context-Adaptive Instance Proposals
IPFormer: 基于上下文自适应实例提案的视觉3D全景场景补全
机构 * Fraunhofer Institute IVI（弗劳恩霍夫研究所IVI） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）
专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 IPFormer通过上下文自适应实例提案实现视觉3D全景场景补全，提升场景理解与泛化能力。
Journal ref Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2025
Offline Reinforcement Learning using Human-Aligned Reward Labeling for Autonomous Emergency Braking in Occluded Pedestrian Crossing
利用人类对齐的奖励标注进行离线强化学习以实现自动驾驶中的遮挡行人横穿自主紧急制动
机构 * CAV-Lab, School of Engineering（CAV实验室、工程学院） ； School of Artificial Intelligence and Computer Science（人工智能与计算机科学学院）
专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出了一种生成人类对齐奖励标签的方法，用于提升自动驾驶车辆在遮挡行人横穿场景中的安全性能。
Comments 39 pages, 14 figures, 1 table
Physics-Integrated Inference for Signal Recovery in Non-Gaussian Regimes
融合物理的信号恢复推理方法用于非高斯领域
专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)
AI总结 本文提出融合物理的推理框架，通过分层CNN-GRU结构降低磁阻电热计噪声，提升室温传感灵敏度至低温极限。
System-Level Analysis of Module Uncertainty Quantification in the Autonomy Pipeline
自主系统中模块不确定性量化的系统级分析
专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)
AI总结 本文提出系统级分析方法，用于评估自主系统中模块不确定性量化的有效性，通过概率规范和鲁棒性测量，提供对系统设计和决策算法的原理性比较。
Comments Previous version was a conference paper (Conference on Decision and Control, Dec 2024). This version is a journal submission (IEEE Transactions on Control Systems Technology). The title is the same but the text is entirely different and the content is significantly revised
2. 规划控制 5 篇
Agentic AI for Self-Driving Laboratories in Soft Matter: Taxonomy, Benchmarks,and Open Challenges
代理AI在软物质中的自主实验室：分类、基准和开放挑战
专题命中 规划控制 ：self-driving(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文探讨了自主实验室在软物质中的应用，提出了基于智能体的环境交互框架，回顾了闭环实验的主要方法，并指出了多模态表示、校准不确定性、安全探索和共享基准基础设施等开放挑战。
Breaking Task Impasses Quickly: Adaptive Neuro-Symbolic Learning for Open-World Robotics
快速突破任务瓶颈：面向开放世界机器人的自适应神经符号学习
机构 * Human-Robot Interaction Lab, Tufts University（塔夫茨大学人机交互实验室）
专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI
AI总结 本文提出了一种自适应神经符号学习框架，通过整合符号学习与强化学习，提升机器人在开放世界中的快速适应能力与鲁棒性。
Comments IEEE ICRA 2025 Doctoral Consortium
Actor-Critic Cooperative Compensation to Model Predictive Control for Off-Road Autonomous Vehicles Under Unknown Dynamics
动作-批评合作补偿用于未知动力学下的越野自主车辆模型预测控制
机构 * Department of Automotive Engineering, Clemson University（汽车工程系，克莱姆森大学） ； Ground Vehicle Systems Center, U.S. Army Combat Capabilities Development Command（地面车辆系统中心，美国陆军作战能力发展指挥部）
专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本研究提出了一种结合深度强化学习与模型预测控制的AC3MPC控制器，用于提升越野自主车辆在未知动态环境下的控制性能。
Comments 7 pages, Accepted at 2025 IEEE ICRA
Journal ref 2025 IEEE ICRA, pp. 2354-2360
Metasurface-assisted balanced-injection synchronization for turbulence-resilient long-haul chaotic free-space link
元表面辅助的平衡注入同步用于抗湍流的长距离混沌自由空间链路
专题命中 规划控制 ：LiDAR(abstract)
AI总结 本研究提出一种基于元表面的平衡注入同步机制，有效抑制湍流引起的耦合波动，提升自由空间链路的同步性能，实现高达720 Gbps·km的通信速率距离乘积。
Capturing Cumulative Disease Burden in Chronic Kidney Disease Outcome Trials: Area Under the Curve and Restricted Mean Time in Favor of Treatment Beyond Conventional Time-to-First Analysis
在慢性肾脏病结局试验中捕捉累积疾病负担：曲线下面积和治疗优势的限制均时间
专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)
AI总结 本文提出两种方法，AUC和RMT-IF，用于更准确地评估慢性肾脏病治疗的累积疾病负担，通过整合事件严重程度和状态占用，改进CKD结局试验的效率和可解释性。
3. BEV与占用 2 篇
A Physics-Informed Digital Twin Framework for Calibrated Sim-to-Real FMCW Radar Occupancy Estimation
一种融合物理信息的数字孪生框架用于校准的仿真到现实FMCW雷达占用估计
专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)
AI总结 本文提出一种融合物理信息的数字孪生框架，通过校准的域随机化技术实现FMCW雷达的高精度占用检测与人群计数。
Using LibCal Seats to Better Serve Students
利用LibCal座位更好地服务学生
专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)
AI总结 本研究探讨了LibCal座位预订系统在列日大学图书馆中的应用，分析了其在疫情期间的实施效果及用户反馈，提出了改进措施，并强调了技术在优化空间管理中的作用。
Comments 13 pages. To be published in May 2026 in: C. Furno, M. K. Saba, and M. Stöpel (Eds.), Changing Information Services and User Experiences. De Gruyter Saur. (eBook ISBN 9783111336459, hardcover ISBN 9783111335834)
4. 激光雷达 2 篇
Semantic2D: Enabling Semantic Scene Understanding with 2D Lidar Alone
Semantic2D: 仅使用2D激光雷达实现语义场景理解
机构 * School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（计算与数据科学学院，香港大学） ； Department of Mechanical Engineering, Temple University（机械工程系， Temple大学）
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；occupancy(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 Semantic2D通过仅使用2D激光雷达实现语义场景理解，提出首个公开数据集和细粒度分割算法，提升机器人导航性能。
Accurate Calibration and Robust LiDAR-Inertial Odometry for Spinning Actuated LiDAR Systems
精确校准与鲁棒的激光雷达-惯性里程计用于旋转驱动的激光雷达系统
机构 * Engineering Research Center of Low-Altitude Perception and Detection Technology & Intelligent IoT, Ministry of Education, School of Automation, Guangdong University of Technology（低空感知与探测技术及智能物联网工程研究中心，教育部，自动化学院，广东工业大学） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（电子与电气工程学院，南洋理工大学）
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出了一种无目标的激光雷达-电机校准方法和环境自适应的激光雷达-惯性里程计，以提高旋转驱动激光雷达系统的校准精度和定位鲁棒性。
Comments This article has been accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). Personal use is permitted. All other uses require IEEE permission
5. 多传感器融合 2 篇
DGFusion: Depth-Guided Sensor Fusion for Robust Semantic Perception
DGFusion：基于深度的传感器融合用于鲁棒的语义感知
机构 * Computer Vision Laboratory, ETH Zurich（计算机视觉实验室，苏黎世联邦理工学院）
专题命中 多传感器融合 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
AI总结 DGFusion通过整合深度信息提升多模态传感器融合，实现自动驾驶中的鲁棒语义感知。
Comments Code and models are available at https://github.com/timbroed/DGFusion
Integrating Multi-Modal Sensors: A Review of Fusion Techniques for Intelligent Vehicles
多模态传感器整合：智能车辆融合技术综述
机构 * College of Engineering, Center for Environmental Research and Technology, University of California at Riverside（工程学院、环境研究与技术中心、加州大学河滨分校） ； School of Transportation and Logistics, Southwest Jiaotong University（交通运输与物流学院、西南交通大学）
专题命中 多传感器融合 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
AI总结 本文综述了多传感器融合技术在自动驾驶中的应用，分析了深度学习方法、多模态数据集及新兴趋势，强调了其提升系统适应性和鲁棒性的潜力。
Comments Accepted by IEEE IV 2025
Journal ref Proceedings of the 2025 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), pp. 1817-1824, 2025
6. 仿真评测 3 篇
A Style-Based Profiling Framework for Quantifying the Synthetic-to-Real Gap in Autonomous Driving Datasets
基于风格的 profiling 框架用于量化自动驾驶数据集的合成到现实差距
机构 * Department of Automation, Tsinghua University（自动化系，清华大学）
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(title,abstract)；driving perception(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出基于风格的 profiling 框架，通过 SEDD 度量标准量化合成与现实数据集的差距，提升自动驾驶数据集的质量控制。
Comments Accepted for publication at the 2026 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IEEE IV 2026)
Journal ref 2026 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IEEE IV 2026)
DecompGAIL: Learning Realistic Traffic Behaviors with Decomposed Multi-Agent Generative Adversarial Imitation Learning
DecompGAIL: 通过分解多智能体生成对抗模仿学习学习真实交通行为
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Desay SV Automotive（德赛西威汽车）
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI
AI总结 DecompGAIL通过分解多智能体生成对抗模仿学习方法，解决多智能体设置中GAIL的不稳定性问题，提升交通行为的真实性和整体性能。
Comments accepted by ICLR
Dissociation Line and Driving Force for Nucleation of the Multiple Occupied Hydrogen Hydrate from Computer Simulation
多占据氢水合物核化 dissociation 线及驱动力
专题命中 仿真评测 ：occupancy(abstract)
AI总结 本研究通过计算方法确定了氢气水合物在185 MPa下的解离温度，并分析了其核化驱动力与过冷程度及占据状态的关系。
Journal ref Energy & Fuels 39, 15184 (2025)
7. 其他自动驾驶 1 篇
InSpecLearn4SDL: Interpretable Spectral Features Predict Conductivity in Self-Driving Doped Conjugated Polymer Labs
InSpecLearn4SDL: 可解释的光谱特征预测自驱动掺杂共轭聚合物实验室中的导电性
机构 * Department of Mechanical Engineering, Iowa State University, Ames, IA, 50010, USA（机械工程系，爱荷华州立大学） ； Department of Materials Science（材料科学系） ； ORaCEL, North Carolina State University, Raleigh, NC, 27606, USA（ORaCEL，北卡罗来纳州立大学）
专题命中 其他自动驾驶 ：self-driving(title,abstract)
AI总结 InSpecLearn4SDL通过可解释的光谱特征预测自驱动实验室中掺杂共轭聚合物的导电性，结合遗传算法与SHAP引导选择，提升实验效率33%。
Comments 37 Pages, 20 Figures
