自动驾驶

Beyond the Proving Ground: Independent Public-Road Testing of Assisted Lane Change Systems using LiDAR

超越试验场：基于激光雷达的辅助变道系统独立公开道路测试

Marcello Cellina, Akos Kriston, Antonio Migneco, Davide Maggi, Stefano Favelli, Fabrizio Re, Fabrizio Minarini, Andrea Nuovo, Riccardo Dona, Biagio Ciuffo

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

AI总结 本研究提出公共道路独立测试辅助变道系统的方法，在法国A31高速开展测试，发现部分系统操作未达UNECE第79号法规安全距离要求，验证了LiDAR传感的适用性，可支持市场监管与法规修订。

SelectAnyTree: A Promptable Instance Segmentation Model for 3D Forest LiDAR Point Clouds

SelectAnyTree: 一种用于3D森林LiDAR点云的可提示实例分割模型

Trung Thanh Nguyen, Daniel Lusk, Kilian Gerberding, Janusch Vajna-Jehle, Tuan-Anh Vu, Duc Viet Le, Tu Vo, Phi Le Nguyen, Yasutomo Kawanishi, Takahiro Komamizu, Ichiro Ide, Julian Frey, Teja Kattenborn

机构 * Nagoya University（名古屋大学） ； RIKEN（理化学研究所） ； University of Freiburg（弗莱堡大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Twente（特温特大学） ； KC Machine Learning Lab（KC机器学习实验室） ； Hanoi University of Science and Technology（河内科技大学） ； Ritsumeikan University（立命馆大学） 纠错

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

AI总结 提出SelectAnyTree模型，通过点击提示和树冠高度模型引导的首次提示，实现3D森林点云中任意单木的实例分割，在交互和实例级别上优于现有方法。

Accurate Measurement of 3D and 2D Circular Centers With Application to LiDAR-Camera Extrinsic Calibration

3D与2D圆心的精确测量及其在激光雷达-相机外参标定中的应用

Jiajun Jiang, Xiao Hu, Wancheng Liu, Wei Jiang

机构 * Thrust of Robotics and Autonomous Systems, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（机器人与自主系统研究所，香港科技大学（广州）） ； Lower Airspace Economy Research Institute, International Digital Economy Academy, ShenZhen（空域经济研究所，国际数字经济学院） ； Horizon-Continental Technology Corporation（Horizon-Continental技术公司） ； State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety and the Beijing Engineering Research Center of EMC and GNSS Technology for Rail Transportation, School of Electronic and Information Engineering, Beijing Jiaotong University（轨道交通控制与安全国家重点实验室，北京交通大学电子信息工程学院，电磁兼容与GNSS技术轨道交通工程研究中心） 纠错

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

AI总结 本文针对激光雷达-相机外参标定需求，提出结合共形几何代数估计器与RANSAC的圆心测量方法，提升了圆心测量精度并降低了外参标定误差。

Online Joint Calibration of Steering Offset and Planar LiDAR Extrinsics for Wheeled Mobile Robots

轮式移动机器人的转向偏移与平面激光雷达外参的在线联合校准

Subodh Mishra, Arindam Dhar, Suprotim Majumdar, Naveen Arulselvan

机构 * ATI Motors 纠错

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

AI总结 针对仓库移动机器人手动校准转向偏移与激光雷达外参易出错的问题，提出基于扩展卡尔曼滤波的在线联合校准方法，经实验验证可有效降低横向跟踪误差。

Bayesian methods and Markov chain Monte Carlo algorithms for curve reconstruction and point cloud data analysis

用于曲线重建与点云数据分析的贝叶斯方法及马尔可夫链蒙特卡洛算法

Asir Intesar Tushar, Ioannis Sgouralis

机构 * University of Tennessee（田纳西大学） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(summary_cn,abstract)

AI总结 本文针对点云数据量大、含噪声及缺失信息，现有重建无不确定性量化的问题，提出全贝叶斯框架与适配的MCMC采样器，经合成及LiDAR数据实验，实现精确曲线重建与不确定性量化。

Comments 32 pages and 12 figures

Comparative Evaluation of 3D Reconstruction Methods for Immersive Visualization of Laboratory Objects

面向实验室对象沉浸式可视化的三维重建方法对比评估

Brian De La Cruz, Aaron Y. Zhao, Maitrey Gramopadhye, Sawyer J. Lazar, Xianming Tan, Daniel Szafir, David S. Lawrence

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

AI总结 本研究对比评估了摄影测量法、NeRF等四种三维重建方法，发现基于NeRF的方法生成的实验室物品全息模型保真度最高，可为AR/MR教育环境提供沉浸式学习对象的实用流程。

Comments 36 pages, 18 figures, 16 tables

Generative Semantic Scene Completion

生成式语义场景补全

Shi Chen, Weifeng Ge

机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） 纠错

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

AI总结 该研究针对户外激光雷达语义场景补全的类别不平衡问题，提出生成式语义场景补全框架，通过PS³、SGSC、S²D²方法提升性能，在SemanticKITTI测试集取得当前最佳单扫描单样本结果。

Comments 18 pages, 12 figures, 4 tables. Supplementary material (29 pages) is included as an ancillary file. Project page: this https URL (https://shichen.world/GSSC-project-page/) - Code, models and the PS$^3$ dataset: this https URL (https://github.com/BillyChern/GSSC-S2D2)