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。

2026-01-27 至 2026-01-27 共收录 2 篇信号源：cs.RO, cs.CV, eess.IV, cs.AI

1. 多传感器融合 2 篇

2509.09828 2026-01-27 cs.CV cs.LG cs.RO 62%

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

Tim Broedermannn, Christos Sakaridis, Luigi Piccinelli, Wim Abbeloos, Luc Van Gool

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

2506.21885 2026-01-27 cs.CV cs.MM cs.RO 62%

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

Chuheng Wei, Ziye Qin, Ziyan Zhang, Guoyuan Wu, Matthew J. Barth

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