自动驾驶

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

Huy Trinh, Elliot Creager, George Shaker

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。

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

Huy Trinh, Phuong Thai, Elliot Creager, George Shaker

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

Ardalan Aryashad, Parsa Razmara, Amin Mahjoub, Seyedarmin Azizi, Mahdi Salmani, Arad Firouzkouhi

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

Bin Tan, Changjiang Sun, Xiage Qin, Hanat Adai, Zelin Fu, Tianxiang Zhou, Han Zhang, Yinghao Xu, Xing Zhu, Yujun Shen, Nan Xue

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

Markus Gross, Aya Fahmy, Danit Niwattananan, Dominik Muhle, Rui Song, Daniel Cremers, Henri Meeß

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） 纠错

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

Vinal Asodia, Barkin Dagda, Yinglong He, Zhenhua Feng, Saber Fallah

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） 纠错

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

Mohamed A. Mousa, Leif Bauer, Ziyi Yang, Utkarsh Singh, Angshuman Deka, Zubin Jacob

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

Sampada Deglurkar, Haotian Shen, Anish Muthali, Marco Pavone, Dragos Margineantu, Peter Karkus, Boris Ivanovic, Claire J. Tomlin

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