自动驾驶

RangeSAM: On the Potential of Visual Foundation Models for Range-View represented LiDAR segmentation

RangeSAM: 视觉基础模型在基于视距表示的激光雷达分割中的潜力

Paul Julius Kühn, Duc Anh Nguyen, Arjan Kuijper, Saptarshi Neil Sinha

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

AI总结 RangeSAM利用视觉基础模型SAM2改进基于视距的激光雷达分割，通过高效2D特征提取和定制架构优化，实现高效的3D分割性能。

Evaluating and Improving the Robustness of LiDAR Odometry and Localization Under Real-World Corruptions

评估和改进在真实世界腐蚀下的LiDAR里程计与定位鲁棒性

Bo Yang, Tri Minh Triet Pham, Jinqiu Yang

机构 * Department of Computer Science and Software Engineering, Concordia University（计算机科学与软件工程系，康科迪亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出首个评估LiDAR里程计与定位在真实世界腐蚀下鲁棒性的基准，并提出轻量级过滤与学习微调策略以提升其鲁棒性。

L3DR: 3D-aware LiDAR Diffusion and Rectification

L3DR：基于3D感知的LiDAR扩散与校正

Quan Liu, Xiaoqin Zhang, Ling Shao, Shijian Lu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 L3DR通过3D-aware的LiDAR扩散和校正框架，在3D空间中消除RV伪影并恢复局部几何结构，实现更真实的3D几何生成。

Comments In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2026

Enhancing 3D LiDAR Segmentation by Shaping Dense and Accurate 2D Semantic Predictions

通过塑造密集且准确的2D语义预测来增强3D激光雷达分割

Xiaoyu Dong, Tiankui Xian, Wanshui Gan, Naoto Yokoya

机构 * The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MM2D3D模型，通过多模态引导滤波和动态跨伪监督提升2D预测质量，从而增强3D激光雷达分割的准确性。