CoDS: Collaborative Perception via Digital Semantic Communication
CoDS：基于数字语义通信的协同感知
专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 eess.IV
AI总结 CoDS通过数字语义通信实现协同感知，解决传统方法在V2X网络中的兼容性问题，提升感知性能与传输效率。
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。
1. 感知 6072 篇
iOSPointMapper: RealTime Pedestrian and Accessibility Mapping with Mobile AI
iOSPointMapper: 基于移动AI的实时行人及可达性制图
机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Paul G. Allen School of Computer Science and Engineering（保罗·G·艾伦计算机科学与工程学院）
专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 iOSPointMapper通过移动AI实现实时人行道制图，结合语义分割、LiDAR和GPS数据，提供隐私保护的数据收集与多模式交通数据整合，提升行人基础设施的可达性。
Learning to Sense for Driving: Joint Optics-Sensor-Model Co-Design for Semantic Segmentation
学习感知以驾驶：语义分割的联合光学-传感器-模型协同设计
专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出了一种联合光学-传感器-模型协同设计框架，通过端到端RAW到任务流水线提升语义分割性能，实现在边缘设备上的高效部署。
CoDrone: Autonomous Drone Navigation Assisted by Edge and Cloud Foundation Models
CoDrone：由边缘和云基础模型辅助的自主无人机导航
专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 CoDrone通过整合云-边-端协作计算框架和基础模型，提升无人机自主导航性能，实现更高效和精确的环境感知与动态适应。
Comments This paper is accepted by the IEEE Internet of Things Journal (IoT-J) for publication in the Special Issue on "Augmented Edge Sensing Intelligence for Low-Altitude IoT Systems"
LiteFusion: Taming 3D Object Detectors from Vision-Based to Multi-Modal with Minimal Adaptation
LiteFusion: 从基于视觉到多模态的3D目标检测器的最小适应
机构 * China Ministry of Education (MOE) Key Laboratory of Artificial Intelligence（中国教育部人工智能重点实验室） ； Artificial Intelligence Institute, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室）
专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 LiteFusion通过将LiDAR数据作为补充几何信息源，无需专用LiDAR编码器，显著提升多模态3D目标检测性能。
Comments 13 pages, 9 figures, 8 tables
Large Model Enabled Embodied Intelligence for 6G Integrated Perception, Communication, and Computation Network
大模型赋能的具身智能用于6G集成感知、通信与计算网络
机构 * School of Information and Electronics（信息与电子学院） ； School of Interdisciplinary Science（交叉科学学院） ； State Key Laboratory of CNS/ATM（CNS/ATM国家重点实验室） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Advanced Technology Research Institute（先进技术研究院） ； Yangtze Delta Region Academy（长江三角洲地区学院） ； School of School of Information Science and Engineering（信息科学与工程学院） ； Institute of Intelligent Communication Technologies（智能通信技术研究院） ； Shandong Key Laboratory of Intelligent Communication and Sensing-Computing Integration（智能通信与传感-计算集成山东省重点实验室） ； Zhejiang Provincial Key Laboratory of Information Processing, Communication and Networking（信息处理、通信与网络浙江省重点实验室） ； Department of Electronic Engineering（电子工程系） ； State Key Laboratory of Space Network and Communications（空间网络与通信国家重点实验室） ； National Mobile Communications Research Laboratory（移动通信研究中心） ； Purple Mountain Laboratories（紫金山实验室）
专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出利用大模型赋能基站实现感知、通信和计算一体化，为6G系统提供安全关键的智能解决方案。
FocalComm: Hard Instance-Aware Multi-Agent Perception
FocalComm: 重视困难实例的多智能体感知
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 FocalComm通过聚焦困难实例特征交换，提升多智能体协作感知中对行人等安全关键物体的检测性能。
Comments WACV 2026
MULTIAQUA: A multimodal maritime dataset and robust training strategies for multimodal semantic segmentation
MULTIAQUA：一种多模态海洋数据集和多模态语义分割的鲁棒训练策略
专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 MULTIAQUA数据集和多模态语义分割的鲁棒训练策略，旨在通过多模态数据提升恶劣能见度下的场景解释质量。
Flying in Clutter on Monocular RGB by Learning in 3D Radiance Fields with Domain Adaptation
在仅用单目RGB图像中飞行的 clutter 问题通过学习3D辐射场并进行域适应
机构 * State Key Laboratory of Industrial Control Technology, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China（浙江大学工业控制技术状态重点实验室） ； Differential Robotics, Hangzhou 311121, China（差异机器人技术）
专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出通过学习3D辐射场并结合域适应，使飞行机器人在仅使用单目RGB图像的情况下实现鲁棒的零样本迁移，以应对 clutter 和光照变化的挑战。
Comments 8 pages, 7 figures
SWIFT-Nav: Stability-Aware Waypoint-Level TD3 with Fuzzy Arbitration for UAV Navigation in Cluttered Environments
SWIFT-Nav：具有模糊仲裁的稳定性感知 waypoint 级 TD3 用于 cluttered 环境中的 UAV 导航
机构 * School of Computer Science and Engineering, University of New South Wales（计算机科学与工程学院，新南威尔士大学） ； Escuela de Ingeniería, Universidad Central de Chile（工程学院，智利中央大学）
专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 SWIFT-Nav 通过结合 TD3、优先回放、校准探索和模糊安全规则，实现 UAV 在 cluttered 环境中的高效可靠导航。
Comments 10 pages, Accepted at Australasian Conference on Robotics and Automation (ACRA) 2025
From Words to Wavelengths: VLMs for Few-Shot Multispectral Object Detection
从词语到波长：用于少样本多光谱目标检测的视觉语言模型
机构 * Univ Bretagne Sud, IRISA, UMR 6074（布列塔尼大学，IRISA，UMR 6074） ； Univ Rennes, IRISA, UMR 6074（里尔大学，IRISA，UMR 6074） ； ATERMES ； UiT The Arctic University of Norway（北欧大学）
专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出利用视觉语言模型进行少样本多光谱目标检测，通过整合文本、视觉和热模态，在数据稀缺情况下实现高效检测。
Real-world Troublemaker: A 5G Cloud-controlled Track Testing Framework for Automated Driving Systems in Safety-critical Interaction Scenarios
现实中的麻烦制造者：一种5G云控制的测试框架用于自动驾驶系统的安全关键交互场景
专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出一种基于5G云控制的测试框架，用于提升自动驾驶系统在安全关键交互场景中的测试精度和多样性。
Comments 13 pages,14 figures,2 tables
Journal ref IEEE Internet of Things Journal, vol. 12, no. 23, pp. 50617-50631, Dec. 2025
InScope: A New Real-world 3D Infrastructure-side Collaborative Perception Dataset for Open Traffic Scenarios
InScope：一种新的现实世界3D基础设施侧协作感知数据集用于开放交通场景
机构 * School of Intelligent Systems Engineering, Sun Yat-sen University（智能系统工程学院，中山大学） ； Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory (Zhuhai)（广东海洋科学与工程实验室（珠海））
专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 InScope数据集通过部署多位置LiDAR系统，解决自动驾驶中的遮挡问题，提供开放交通场景下的协作感知基准测试和评估指标。
Journal ref Information Fusion, 2026
CIS-BA: Continuous Interaction Space Based Backdoor Attack for Object Detection in the Real-World
CIS-BA：基于连续交互空间的面向现实世界目标检测的后门攻击
机构 * organization= State Key Laboratory of Complex \& Critical Software Environment , addressline= Beihang University , city= Beijing , postcode= 100191 , country= China ； organization= Zhongguancun Laboratory , addressline= , city= Beijing , postcode= 100080 , country= China
专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 CIS-BA通过引入连续交互空间的触发机制，实现了对现实世界目标检测模型的高效且鲁棒的后门攻击，有效提升了攻击成功率并规避了现有防御方法。
Consistent Instance Field for Dynamic Scene Understanding
一致实例场用于动态场景理解
机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； United Imaging Intelligence（联合影像智能）
专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出了一种基于变形3D高斯的连续概率时空表示，用于动态场景理解，通过解耦可见性与实例身份，提升新颖视角分割和开放词汇4D查询任务的性能。
Efficient Collision Detection for Long and Slender Robotic Links in Euclidean Distance Fields: Application to a Forestry Crane
在欧几里得距离场中高效检测长而细的机械臂碰撞：应用于林业起重机
机构 * Automation & Control Institute (ACIN), TU Wien（自动化与控制研究所（ACIN），维也纳技术大学） ； Center for Vision, Automation & Control, AIT Austrian Institute of Technology GmbH（视觉、自动化与控制中心，奥地利技术研究所）
专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出了一种针对长细机械臂的高效碰撞检测算法，通过利用其细长结构提升运动规划效率，适用于林业起重机等大尺寸机械臂的应用。
Comments Accepted at IROS 2025
Near-Field Perception for Safety Enhancement of Autonomous Mobile Robots in Manufacturing Environments
近场感知用于制造环境中自主移动机器人的安全增强
机构 * Department of Mechanical Engineering, University of Michigan, MI 48109, USA ； Materials \& Manufacturing Systems Research, General Motors R \& D, Warren, MI 48092, USA
专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出三级近场感知框架，通过光断续检测、光位移测量和计算机视觉分类，提升自主移动机器人在制造环境中的安全性能。
Comments Submitted to the 54th SME North American Manufacturing Research Conference (NAMRC 54)
Light Field Based 6DoF Tracking of Previously Unobserved Objects
基于光场的先前未观察到物体的6自由度跟踪
机构 * University of Sydney（悉尼大学） ； Australian Centre For Robotics (ACFR)（澳大利亚机器人中心） ； School of Aerospace, Mechanical and Mechatronic Engineering（航空航天、机械与机电工程学院）
专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出了一种基于光场的物体跟踪方法，无需预训练模型，能有效处理复杂视觉行为，如反射，通过统一的物体表示提升跟踪性能。
GradID: Adversarial Detection via Intrinsic Dimensionality of Gradients
GradID: 通过梯度的内在维度进行对抗检测
机构 * Sharif University of Technology（沙里夫技术大学）
专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 GradID通过分析梯度的内在维度，提出了一种高效检测对抗攻击的方法，在多个数据集和攻击类型上均表现出色。
Comments 16 pages, 8 figures
Transformer-XL for Long Sequence Tasks in Robotic Learning from Demonstration
Transformer-XL在机器人学习从示范中的长序列任务应用
机构 * Bauman Moscow State Technical University（巴甫洛夫莫斯科国立技术大学）
专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出利用Transformer-XL处理机器人学习从示范中的长序列任务，通过多模态传感器输入提升任务成功率和计算效率。
Comments 11 pages,4 figures
Journal ref Tianci G. Transformer-xl for long sequence tasks in robotic learning from demonstrations[C]//International Conference on Intelligent Systems. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024: 25-36
WCCNet: Wavelet-context Cooperative Network for Efficient Multispectral Pedestrian Detection
WCCNet：小波-上下文协作网络用于高效多光谱行人检测
机构 * the College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院） ； the College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息科学与电子工程学院）
专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 WCCNet通过低计算成本的多光谱特征提取与跨模态融合，提升自动驾驶中的行人检测效率与精度。
Comments 35 pages, 12 figures
A Stochastic Approach to Terrain Maps for Safe Lunar Landing
为安全月球着陆的地形图提供随机方法
机构 * Draper Scholar University of Michigan（Draper学者 密歇根大学） ； The Charles Stark Draper Laboratory（查尔斯·斯塔克·德拉珀实验室） ； University of Michigan（密歇根大学）
专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出利用高斯过程生成随机高程图的方法，以更准确地建模月球地形不确定性，提升月球着陆的安全性。
Comments Accepted to IEEE Aerospace 2026
Incremental Validation of Automated Driving Functions using Generic Volumes in Micro- Operational Design Domains
基于微操作设计领域通用体积的自动驾驶功能增量验证
专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出基于微操作设计领域通用体积的自动驾驶功能增量验证方法，通过抽象物体表示和共模拟环境测试，系统探索障碍物检测边缘情况，评估感知性能。
Curriculum-Based Reinforcement Learning for Autonomous UAV Navigation in Unknown Curved Tubular Conduit
基于课程的学习强化学习用于自主无人机在未知弯曲管状通道中的导航
机构 * DGA Techniques Navales - Direction Générale de l’Armement（法国国防总局海军技术部） ； LIRMM, TETIS, CNRS, Université de Montpellier Paul-Valéry（蒙彼利埃大学保罗-瓦莱里耶大学） ； LIS, CNRS, Université de Toulon（土伦大学）
专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出基于课程学习的强化学习方法，使无人机在未知弯曲管状环境中实现自主导航，通过结合激光雷达和视觉信息，克服部分可观测性挑战，提升导航稳定性与泛化能力。
InfoCom: Kilobyte-Scale Communication-Efficient Collaborative Perception with Information Bottleneck
InfoCom: 千字级通信高效协作感知与信息瓶颈
专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 InfoCom通过信息瓶颈原理实现通信高效协作感知，显著降低通信开销，提升自动驾驶环境感知精度。
Comments Accepted by the 40th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-26)
Leveraging Depth and Language for Open-Vocabulary Domain-Generalized Semantic Segmentation
利用深度和语言实现开放词汇域通用语义分割
机构 * Jimei University（集美大学） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； Xidian University（西安电子科技大学）
专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 Vireo通过结合深度和语言信息，实现开放词汇域通用语义分割，提升跨领域和开放词汇的语义分割性能。
Comments Accepted by NeurIPS 2025
High-Resolution Water Sampling via a Solar-Powered Autonomous Surface Vehicle
通过太阳能供电的自主水面车辆实现高分辨率水样采集
机构 * School of Electronic Engineering and Computer Science Queen Mary University of London, UK（电子工程与计算机科学学院，伦敦女王玛丽大学，英国）
专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出了一种太阳能供电的自主水面车辆，通过模块化采样系统实现高分辨率水样采集，适用于远程环境的水体监测。
REASAN: Learning Reactive Safe Navigation for Legged Robots
REASAN：为四足机器人学习反应式安全导航
机构 * Bernoulli Institute for Mathematics, Computer Science and Artificial Intelligence, University of Groningen, The Netherlands（格罗宁根大学伯努利数学、计算机科学与人工智能研究所） ； Department of Electrical Engineering, Linköping University, Sweden（利厄普大学电气工程系） ； Engineering and Technology Institute Groningen, University of Groningen, The Netherlands（格罗宁根大学格罗宁根工程与技术研究所）
专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 REASAN通过模块化强化学习和变压器估计器实现四足机器人在复杂环境中的反应式安全导航。
Comments 8 pages
Flow-Aided Flight Through Dynamic Clutters From Point To Motion
通过动态障碍物的飞行：从点到运动的流辅助飞行
机构 * Adaptive Robotic Controls Lab (ArcLab), Department of Mechanical Engineering, The University of Hong Kong（机械工程系，香港大学）
专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出了一种基于单LiDAR传感和强化学习的自主飞行系统，通过动态环境感知和动作生成方法，实现从点到运动的高效飞行控制。
Comments Accepted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), November, 2025
PUL-SLAM: Path-Uncertainty Co-Optimization with Lightweight Stagnation Detection for Efficient Robotic Exploration
PUL-SLAM：路径不确定性联合优化与轻量停滞检测用于高效机器人探索
机构 * School of Systems Science and Engineering（系统科学与工程学院）
专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 PUL-SLAM通过路径不确定性联合优化和轻量停滞检测提升机器人探索效率，缩短探索时间并减少路径距离。
