自动驾驶

mmIR: Frequency-Space Inverse Rendering for 3D Millimeter-Wave Radar ADC Synthesis

mmIR：用于3D毫米波雷达ADC合成的频率空间逆渲染方法

Adnan Armouti, Yixuan Gao, Rajalakshmi Nandakumar

机构 * Cornell Tech（康奈尔科技学院） 纠错

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

AI总结 提出开源可微分的FMCW雷达逆渲染器mmIR，采用LiDAR辅助逆渲染，在ColoRadar数据集上实现高分辨率3D雷达数据合成，相关性能优于Sionna-RT且可跨雷达硬件迁移。

Comments Accepted to the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026. Project page: https://mmwave-inverse-rendering.github.io/

CedarCypress3D: an annotated UAV-LiDAR dataset of individual trees in planted cedar and cypress forests

CedarCypress3D：人工林杉树和柏树中单株树木的带标注无人机激光雷达数据集

Katsuto Shimizu, Fumiaki Kitahara, Tomohiro Nishizono, Hideki Saito, Masayoshi Takahashi, Shingo Obata, Shunsuke Tei, Naoyuki Furuya, Tomoya Goto, Eiji Kodani, Yusuke Yamada

机构 * Forestry and Forest Products Research Institute（森林综合研究所） ； Green Kogyo 纠错

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

AI总结 本文提出CedarCypress3D，为温带人工林提供含1627棵树标注的无人机激光雷达数据集，可支撑单株树木分割等相关研究，且部分样地附带地面激光雷达数据。

Comments 15 pages, 8 figures

RLG-TPV: Radar- and LiDAR-Guided Tri-Perspective View Fusion for Camera-Radar 3D Object Detection

RLG-TPV：用于相机-雷达3D目标检测的雷达与激光雷达引导的三视角视图融合

Ahmet Mete Dokgoz, A. Enes Doruk, Hasan F. Ates

机构 * Ozyegin University（厄兹伊金大学） 纠错

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

AI总结 提出RLG-TPV多模态TPV框架，融合雷达与激光雷达几何引导，结合射线引导注意力、多普勒时间融合等技术，在nuScenes验证集上较CRN基线显著降低方向和速度误差，提升相机-雷达3D目标检测性能。

SERA-H: Super-Resolution of Sentinel Time Series for Fine-Scale Canopy Height Mapping

SERA-H：超越原生Sentinel空间限制的高分辨率冠层高度制图

Thomas Boudras, Martin Schwartz, Rasmus Fensholt, Martin Brandt, Ibrahim Fayad, Jean-Pierre Wigneron, Gabriel Belouze, Fajwel Fogel, Philippe Ciais

机构 * organization= Laboratoire des Sciences du Climat et de l’Environnement (LSCE), CEA, CNRS, UVSQ, Université Paris-Saclay , city= Gif-sur-Yvette , country= France ； organization= CNRS \& Département d'Informatique, École Normale Supérieure -- PSL , addressline= 45 Rue d'Ulm , postcode= 75005 , city= Paris , country= France ； organization= Department of Geography ； Geology, University of Copenhagen , addressline= Øster Voldgade 10 , city= Copenhagen , postcode= DK-1350 , country= Denmark ； organization= INRAE, Bordeaux Aquitaine Center , addressline= 71 avenue E. Bourlaux, CS 20032 , postcode= 33882 , city= Villenave d'Ornon , country= France ； organization= Department of Information Systems, University of M\"unster , city= M\"unster , country= Germany 纠错

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

AI总结 SERA-H结合超分辨率模块和时序注意力编码，利用高密度LiDAR生成的冠层高度模型，从Sentinel-1和Sentinel-2时间序列数据中生成2.5米分辨率的高精度冠层高度制图，性能优于传统Sentinel-1/2方法，接近甚至优于商业高分辨率影像方法。

Comments 24 pages, 12 figures, 4 tables

InLiER: Learning-Free Heterogeneous LiDAR Place Recognition via Intermediate Mixed-Radix Structural Keypoint Tokenization

InLiER：通过中间混合基数结构关键点令牌化实现无学习的异构激光雷达地点识别

Nikolaos Stathoulopoulos, George Nikolakopoulos

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

AI总结 研究针对机器人平台结合多种激光雷达致现有描述符性能下降的问题，提出无学习管道InLiER，通过混合基数令牌ID编码关键点信息，经三个检索阶段处理，在相关数据集和实验中表现出色，优于基于学习的基线。

Comments Accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). 8 pages, 8 figures

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 10, pp. 11275-11282, 2026

BikeScenes: LiDAR Semantic Segmentation for Bicycles

BikeScenes：面向自行车的激光雷达语义分割

Denniz Goren, Holger Caesar

机构 * Denniz Goren（独立研究者） ； Holger Caesar（独立研究者） 纠错

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

AI总结 针对更快电动自行车普及带来的骑行者安全问题，研究人员推出BikeScenes-lidarseg数据集，验证了SemanticKITTI预训练的FRNet模型经微调后在自行车搭载激光雷达场景中的显著性能提升，为相关研究提供了资源。

Comments Accepted at the DriveX Workshop, ECCV 2026

Polis: 3D Self-Supervision at City Scale

Polis：城市规模的3D自监督学习

Alexander Rusnak, Sophia Kovalenko, Jingru Wang, Ismail Moudden, Xiru Wang, Frédéric Kaplan

机构 * École Polytechnique Fédérale de Lausanne（洛桑联邦理工学院） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)；self-driving(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究针对城市规模3D场景设计的Polis，结合SIGReg等技术，在14个城市与建筑规模基准上，提升了语义表示性能，同时展现了该领域自监督学习专业化的局限。

From crown candidates to neighborhood screening: integrating optical GeoAI and spatial modeling for urban-canopy assessment in Davis, California

从树冠候选到邻域筛选：整合光学地理人工智能与空间建模用于加利福尼亚州戴维斯市的城市树冠评估

Mohammadreza Narimani, Shreyan Mitra, Parastoo Farajpoor

机构 * University of California, Davis（加利福尼亚大学戴维斯分校） ； California High School（加利福尼亚高中） 纠错

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

AI总结 本研究整合光学GeoAI与空间建模，利用2022年影像在戴维斯市生成树冠筛选层，绘制了该市9.37%的树冠，验证了其与热环境的关联，为城市规划提供支持。

Comments 17 pages, 10 figures + 5 supplementary figures, 7 tables. Revised preprint (expanded canopy infill; IoU 0.719). Preprint submitted to Taylor & Francis. Code: https://github.com/MohammadrezaNarimaniUCDavis/Davis_Urban_Canopy_GeoAI Data: https://doi.org/10.5281/zenodo.21925526

TriPilot-FF: Coordinated Whole-Body Teleoperation with Force Feedback

TriPilot-FF：具有力反馈的协调全身遥控

Zihao Li, Yanan Zhou, Ranpeng Qiu, Hangyu Wu, Guoqiang Ren, Weiming Zhi

机构 * Zeno AI ； Zhejiang University（浙江大学） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； University of Sydney（悉尼大学） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 TriPilot-FF通过引入脚踏板触觉反馈和双臂跟随遥控，实现了具有力反馈的协调全身遥控，提升移动机械臂的操控精度和避障能力。

Regression Model for Measurement of Wound Dimensions by Webcam Scanners and Time-of-Flight Sensors

基于网络摄像头扫描仪与飞行时间传感器的伤口尺寸测量回归模型

S. B. Wibowo, A. A. Nugroho, L. Awaludin, L. Hidayat

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)

AI总结 本研究针对网络摄像头与激光雷达传感器，构建二阶多项式回归模型，结合ToF距离测量与像素比值法，实现误差小于5%的伤口尺寸测量，效果优异。

Comments This paper has been withdrawn by the authors to allow for a major revision of the data. Substantial corrections are required before the findings can be considered reliable. We plan to update the manuscript once the re-evaluation is complete