自动驾驶

Neural LiDAR Bundle Adjustment

神经激光雷达光束平差

Chin Yung Anson Hon, Kaicheng Zhang, Sen Wang

机构 * Imperial College London（伦敦帝国理工学院） 纠错

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

AI总结 研究探索RGB NeRFs和LiDAR NeRFs关键设计差异，发现体素采样密度对LiDAR NeRF重要，据此提出Neural LiDAR Bundle Adjustment算法，实验证明其在多视点云配准和3D映射中有出色性能。

Comments 8 pages, 8 figures, 4 tables

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。

Watershed vs. Region Growing for Individual Tree Segmentation from Airborne LiDAR: An Urban Case Study in Bologna

基于机载激光雷达的单木分割：分水岭算法与区域生长法的对比——以博洛尼亚城市区域为例

Aldo Canfora, Tommaso Rondini, Matteo Falcioni, Mirko Degli Esposti

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,summary_cn)

AI总结 该研究以博洛尼亚城市区域为案例，对比分水岭算法与区域生长法对机载LiDAR点云的单木分割效果，提取植被指标并构建交互式地图，为城市绿化规划提供可扩展基础。

Comments 26 pages, 21 figures

DeGuNet: Depth-Guided Ultra-Compact Backbones for Efficient LiDAR-Camera 3D Detection

DeGuNet：用于高效激光雷达-相机3D检测的深度引导超紧凑骨干网络

Haifa Zhang, Yijing Wang, Peixi Peng, Zhiqiang Zuo

机构 * Tianjin University（天津大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 研究针对自动驾驶中激光雷达与相机融合检测依赖2D预训练骨干网络的问题，提出DeGuNet，通过稀疏感知机制有效对齐图像与激光雷达深度，实验证明其能消除架构冗余，提升效率并提高mAP，建立参数高效多模态3D感知新范式。

Comments Accepted to ECCV 2026

Open-Weather Robust 3D Detection via Dual-Critic Diffusion Alignment

基于双判别器扩散对齐的开放天气鲁棒3D检测

Shuyao Li, Chuanxing Geng, Heyang Sun, Qiang Zhou, Jingjing Gu

机构 * Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； MIIT Key Laboratory of Pattern Analysis and Machine Intelligence（工业和信息化部模式分析与机器智能重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出双判别器引导扩散对齐（DCDA）框架，通过4D雷达条件扩散过程恢复退化LiDAR特征，无需显式天气建模，在未见天气类型和强度下实现鲁棒3D检测。

Comments 18 pages, 6 figures, 8 tables. ECCV 2026 camera-ready

DrivingDepth: Sparse-Prompted Pixel-wise Scale Correction for Driving Depth Estimation

DrivingDepth: 稀疏提示的像素级尺度校正用于驾驶深度估计

Chi Huang, Wenhao Zhang, Hang Yin, YuAn Wang, Hao Li, Bosheng Wang, Xun Sun, Liang Wang

机构 * Baidu Inc.（百度公司） 纠错

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

AI总结 针对自动驾驶深度估计中几何与尺度的冲突，提出DrivingDepth方法，利用稀疏LiDAR作为几何提示，通过残差像素级尺度校正校准冻结的深度基础模型，在保持密集视觉几何的同时实现度量精度与几何一致性。

CorrelationFlow: A Training-Free Geometric Approach for LiDAR Scene Flow Estimation

CorrelationFlow：一种用于激光雷达场景流估计的无训练几何方法

Minh-Quan Dao, Yancong Lin, Julie Stephany Berrio Perez, Holger Caesar

机构 * Nantes Université（南特大学） ； University of Nottingham（诺丁汉大学） ； University of Queensland（昆士兰大学） ； TU Delft（代尔夫特理工大学） 纠错

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

AI总结 针对激光雷达场景流估计的单一模式问题，本文提出无训练几何框架CorrelationFlow，在Argoverse 2026挑战赛多域测试集上的无监督方法中排名第二，且远距离性能优于学习方法。

Generalized-CVO: Fast and Correspondence-Free Local Point Cloud Registration with Second Order Riemannian Optimization

广义CVO：基于二阶黎曼优化的快速无对应局部点云配准

Ray Zhang, Marcus Greiff, Thomas Lew, John Subosits

机构 * Toyota Research Institute（丰田研究院） 纠错

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

AI总结 提出一种基于几何表面结构和再生核希尔伯特空间嵌入的无对应局部点云配准方法，采用二阶流形优化实现高达10倍加速，在LiDAR和RGB-D跟踪及物体配准中显著降低漂移并提升鲁棒性。

Comments 16 pages, 12 figures

HP2-SLAM: Adaptive Hybrid ICP for Robust and Efficient LiDAR SLAM

HP2-SLAM：用于鲁棒高效激光雷达SLAM的自适应混合ICP

Nam Tran, Thu Tran, Hieu Phan, Thai Luu, Toan Nguyen, William J. Beksi, Tuan Dang

机构 * University of Arkansas（阿肯色大学） ； VinRobotics（维恩机器人公司） ； University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） 纠错

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

AI总结 本文提出HP2-SLAM框架，通过邻域大小自适应混合ICP平衡点到平面与点到点残差，无需学习模块即可提升SLAM在各类环境的鲁棒性与效率，性能优于几何基准且保持实时性。

GhostPoint: Self-Supervised Representation Learning by Hallucinating Occluded LiDAR Structure

GhostPoint：通过幻觉生成被遮挡的激光雷达结构实现自监督表示学习

Mohamed Abdelsamad, Bin Yang, Michael Ulrich, Miao Zhang, Yakov Miron, Alexandru Paul Condurache, Abhinav Valada

机构 * Bosch Center for AI（博世人工智能中心） ； University of Freiburg（弗莱堡大学） ； University of Luebeck（吕贝克大学） 纠错

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

AI总结 GhostPoint是一种自监督学习框架，通过实例体素膨胀幻觉生成激光雷达被遮挡区域特征，在nuScenes和Waymo数据集上提升了下游3D检测性能，尤其适用于稀疏扫描和有限标签场景。

Comments Accepted by ECCV2026

Adversarially Guided Diffusion for LiDAR Range Image Synthesis

用于激光雷达距离图像合成的对抗引导扩散

Stavros Bouras, Antonios Makris, Alexandros Gkillas, Aris S. Lalos, Konstantinos Tserpes

机构 * School of Electrical and Computer Engineering, National Technical University of Athens（雅典国立技术大学电气与计算机工程学院） ； Industrial Systems Institute, Athena Research Center（雅典娜研究中心工业系统研究所） 纠错

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

AI总结 研究针对二维距离图像分割的无限制对抗攻击，提出基于扩散并利用分割损失对抗引导的方法，在SemanticKITTI数据集实验，能跨架构转移，相比基线在有效性与现实性间有独特权衡，实现可控退化。

Comments Accepted at the 1st Workshop on Secure and Trustworthy AI (STAI 2026), co-located with the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD 2026)

Real-World Perturbation Testing of Autonomous Driving Systems

自动驾驶系统的真实世界扰动测试

Stefano Carlo Lambertenghi, Matthias Weil, Andrea Stocco

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； fortiss GmbH（fortiss公司） 纠错

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

AI总结 研究自动驾驶系统在多样条件下的可靠性，通过72种相机和激光雷达扰动，在三种测试模式下评估，揭示测试水平差距及实时可行性的关键作用。

Comments In proceedings of the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE '26)

Learning to Suppress SPAD-based LiDAR Flare

学习抑制基于单光子雪崩二极管（SPAD）的激光雷达耀斑

Xuanya Zhu, Linghao Shen

机构 * Centre for Vision, Speech and Signal Processing, University of Surrey, UK（英国萨里大学视觉、语音和信号处理中心） ； Advanced Technology Center, Sony (China) Ltd., China（索尼（中国）有限公司先进技术中心） 纠错

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

AI总结 针对基于SPAD的激光雷达耀斑问题，将其重构成语义分割问题，提出基于物理信息的激光雷达耀斑分割方法，通过聚合跨回波信息联合编码特征，实验表明该方法显著优于其他模型。

PCFootprint: A Large-Scale Dataset and Benchmark for Vectorized Building Footprint Extraction from Aerial LiDAR Point Clouds

PCFootprint：用于从航空LiDAR点云中提取矢量化建筑足迹的大规模数据集与基准

Haoyuan Shen, Kuihao Wang, Ruisheng Wang, Yujun Liu

机构 * School of Architecture and Urban Planning, Shenzhen University（深圳大学建筑与城市规划学院） 纠错

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

AI总结 提出首个大规模航空激光扫描点云建筑足迹提取数据集PCFootprint，含33000个瓦片及跨域测试集，通过评估主流方法揭示复杂地理环境下的挑战。

Comments 14 pages, 9 figures

GRAR: Glass-induced Reflection Artifact Removal in LiDAR Point Clouds

GRAR: LiDAR点云中玻璃引起的反射伪影去除

Wanpeng Shao, Zeyi Guo, Bo Zhang, Yifei Xue, Tie Ji, Yizhen Lao

机构 * College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University（湖南大学计算机科学与电子工程学院） ； School of Design, Hunan University（湖南大学设计学院） ； School of Finance and Statistics, Hunan University（湖南大学金融与统计学院） 纠错

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

AI总结 提出两阶段框架，先利用多模态视觉基础模型和几何线索精确分割玻璃区域，再基于物理驱动的反射感知局部-全局几何相似性描述符去除反射伪影，在多个公开数据集上优于现有方法。

TravKAN: Fast and Interpretable Nonlinear Traversability Analysis with Kolmogorov-Arnold Networks

TravKAN：基于Kolmogorov-Arnold网络的快速可解释非线性可通行性分析

Daniel Fusaro, Simone Mosco, Wanmeng Li, Alberto Pretto

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

AI总结 本文提出基于Kolmogorov-Arnold网络的TravKAN框架，结合LiDAR反射率手工特征，在公开数据集上性能优于传统深度模型，兼具可解释性与高效性，适用于安全关键的机器人可通行性分析。

Comments This paper has been accepted for publication at the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

Shifting from Discrete to Continuous Reference Data: QSM-Derived Horizontal Tree Biomass Distribution for Deep Learning Biomass Estimation

从离散参考数据转向连续参考数据：基于定量结构模型(QSM)的水平树木生物量分布用于深度学习生物量估算

Nils Griese, Christoph Kleinn, Nils Nölke

机构 * Department of Forest Inventory and Remote Sensing（森林调查与遥感系） 纠错

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

AI总结 针对小地块生物量估算的边界效应误差问题，该研究采用QSM生成的连续水平生物量分布训练稀疏3D U-Net，相比传统方法显著提升小地块上的估算精度。

Comments 11 pages, 5 figures

iVISION-2DCD: A Long-Term Change Detection Dataset for Large-Scale Outdoor Construction Monitoring

iVISION-2DCD：用于大规模户外建筑监测的长期变化检测数据集

Dayou Mao, Yuchen Lin, Ashkan Ebadi, John Zelek, Alexander Wong, Yuhao Chen

机构 * National Research Council Canada（加拿大国家研究委员会） ； Vision and Image Processing Research Group, Systems Design Engineering, University of Waterloo（滑铁卢大学系统设计工程系视觉与图像处理研究小组） 纠错

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

AI总结 研究从检测建筑工地变化监测施工进度，针对跨视角变化检测算法缺开源基准数据集问题，用LiDAR点云生成iVISION-2DCD数据集，提出合成数据生成等方法，为相关领域带来新挑战。

Comments 11 pages, 7 figures, 1 table. Accepted for publication at the 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2026). Project page: https://danielmao2019.github.io/iVISION-2DCD-dataset.github.io/

Sensor Configuration Matters: A Systematic Evaluation of Multimodal SLAM on Quadruped Robots

传感器配置至关重要：四足机器人多模态SLAM的系统评估

Roberto Corlito, Fabian Schmidt, Nils Seibert, Markus Enzweiler, Abhinav Valada, Arne Roennau

机构 * Machine Intelligence and Robotics Lab, Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（卡尔斯鲁厄理工学院智能机器人实验室） ； Institute for Intelligent Systems, Esslingen University of Applied Sciences（埃森堡应用科学大学智能系统研究所） ； Department of Computer Science, University of Freiburg（弗赖堡大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 针对四足机器人运动中的传感器配置问题，系统评估了视觉、视觉-惯性和LiDAR-视觉-惯性SLAM方法，发现立体相机、全局快门和适当惯性集成能显著提升定位鲁棒性。

Multi-View In-Cabin Monitoring System for Public Transport Vehicles

公共交通车辆的多视角座舱内监控系统

Evgeny Gorelik, Kenny Dean Karrow, Fikret Sivrikaya, Sahin Albayrak, Christian Baumann

机构 * Technische Universität Berlin（柏林工业大学） ； German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)（德国人工智能研究中心） 纠错

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

AI总结 提出一个多视角座舱内监控数据集，包含同步RGB-D图像和LiDAR数据，并提供3D人体姿态和边界框标注，支持多视角3D检测模型评估。

Comments Submitted to ICDM2026

CVSD-Reg: Cross-Modal Visual Semantic Prior Distillation for Robust LiDAR Registration

CVSD-Reg：用于鲁棒激光雷达配准的跨模态视觉语义先验蒸馏

Eunsoo Im, Junghun Suh, Gyeonggwan Lee, Seunghwan Hong

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

AI总结 本文提出CVSD-Reg框架，通过蒸馏视觉基础模型的语义先验提升激光雷达配准的鲁棒性，在多数据集上的成功率优于现有方法，且无需相机输入或事后ICP精修。

LiDAR-Derived Surface Priors for Multimodal Sensing-Assisted NLoS Beam Search in Indoor 60-GHz Networks

室内60GHz网络中多模态传感辅助非视距波束搜索的激光雷达衍生表面先验

Amod Ashtekar, Dalton Davis, Rafaela Lomboy, Omar Ibrahim, Raj Sai Sohel Bandari, Mohammed E. Eltayeb

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)

AI总结 该研究提出用激光雷达衍生的局部表面结构作为先验，结合射频测量，可将60GHz网络的波束对探测减少72%，同时保持74.5%位置的波束在详尽搜索的3dB范围内，降低毫米波波束搜索不确定性。

Quantum LiDAR with non-local modulation

非局域调制的量子激光雷达

Xiao-Dong Fan, Zhong-Hua Ou, Yun-Ru Fan, Kai Guo, Zong-Liang Xie, Qiang Qi, Li-Xun Zhang, Si Shen, Hai-Zhi Song, Yan-Yu Wei, Hao Li, Li-Xing You, Qi Zhang, Yong Liu, Guang-Can Guo, Qiang Zhou

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)

AI总结 提出一种非局域调制的量子振幅调制连续波激光雷达，利用量子关联实现高精度（0.64 mm@1s，29 μm@500s）和米级测量范围（2-8 m），并在强噪声下比经典方案精度提升50倍。

Terrain-Aware Local Path Planning with Global DEM Data Integration for Autonomous UGV Navigation

面向自主无人地面车辆（UGV）导航的融合全球数字高程模型（DEM）数据的地形感知局部路径规划

Devender Singh, Issah Nazif Suleiman, Paul Mitten, Glenn Cutler, Vinicius Prado da Fonseca, Matthew Hamilton

机构 * Memorial University of Newfoundland（纽芬兰纪念大学） ； Compusult Ltd.（康普萨尔特有限公司） 纠错

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

AI总结 本研究针对UGV户外导航中全局地图与实时传感器反馈脱节的问题，提出融合DEM与LiDAR的混合路径规划框架，经仿真验证可提升障碍物规避率、降低平均坡度，为可靠自主导航提供支撑。

Learning Agile Navigation in Crowded Environments for Quadruped Robots

学习四足机器人在拥挤环境中的敏捷导航

Shuyu Wu, Zeyu Liu, Tianbao Zhang, Fanxing Li, Fangyu Sun, Mingkang Xiong, Wei Xi, Wenxian Yu, Danping Zou

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Midea Group（美的集团） 纠错

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

AI总结 针对四足机器人在拥挤环境中导航难题，提出结合VO几何安全与端到端学习敏捷性的VOP-Nav系统，利用LiDAR数据隐式编码约束并预测安全速度区，VO预测兼具推理输入与训练奖励双重作用，实验验证其高效性与稳健性。

Where Am I? Semantic Map Grounding via Vision-Language Models for Multi-Modal Localization

我在哪里？基于视觉-语言模型的语义地图定位用于多模态定位

Suraj Borate, Aarav Shah, Madhu Vadali

机构 * IIT Gandhinagar（印度理工学院甘地讷格尔分校） 纠错

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

AI总结 将机器人定位重构为语义推理任务，使用微调的Qwen2.5-VL-7B模型融合摄像头、LiDAR和语义地图预测位姿，在室内数据集上达到98.23%位置精度，并展现出跨模态互补性和对新场景的泛化能力。

GeoFlow-SLAM++: A Robust Multi-Camera Visual-Inertial SLAM System with Relocalization

GeoFlow-SLAM++：一种具有重定位功能的鲁棒多相机视觉惯性SLAM系统

Wei Feng, Tingyang Xiao, Liu Liu, Xiaolin Zhou, Zhizhong Su

机构 * Horizon Robotics（地平线机器人） 纠错

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

AI总结 提出GeoFlow-SLAM++多相机视觉惯性SLAM系统，通过统一身体中心公式融合多相机约束、IMU预积分和跨视角重定位，支持ORB和神经网络特征前端，在多个数据集上实现鲁棒定位，性能接近LiDAR。

Comments 10 pages

OmniPath: A Multi-Modal Agentic Framework for Auditing Wheelchair Accessibility

OmniPath: 用于审计轮椅可达性的多模态智能体框架

ASM Mobarak Hossain, Nadim Mahmud, Vaskar Raychoudhury, Md Osman Gani

机构 * Causal AI Lab, Department of Information Systems, University of Maryland Baltimore County（因果AI实验室，信息系统系，马里兰大学巴尔的摩分校） ； Department of Computer Science & Software Engineering, Miami University（计算机科学与软件工程系，迈阿密大学） 纠错

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

AI总结 提出OmniPath框架，融合OSM网络拓扑与机载LiDAR数据，通过虚拟遍历量化坡度、横坡等物理摩擦点，按ADA标准分级评估轮椅可达性，经实地验证有效识别标准地图遗漏的障碍。

Comments 10 pages, 13 figures. Submitted to IEEE COMPSAC 2026. OmniPath: A Multi-Modal Agentic Framework for Auditing Wheelchair Accessibility

A UAV-Based Multi-Modal Vision System for Automated Sideslope Deformation Monitoring and Hazard Detection

基于无人机多模态视觉系统的边坡变形自动监测与灾害检测

Jingfeng Zhang, Yi Li, Xianchong Liang, Huan Yang

机构 * South China Normal University（华南师范大学） 纠错

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

AI总结 提出一种基于无人机LiDAR的自动化边坡灾害检测流程，包括数据采集、地面点提取、单次观测灾害筛查和多次观测变形监测，实现厘米级形变量化与危险区域识别。

Comments 29 pages, 14 figures

Motor Angular Speed Preintegration for Multirotor UAV State Estimation

多旋翼无人机状态估计中的电机角速度预积分

Matěj Petrlík, Filip Novák, Robert Pěnička, Martin Saska

机构 * Department of Cybernetics, Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University in Prague（电子工程系控制学系，布拉格捷克技术大学） 纠错

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

AI总结 针对无人机振动导致IMU精度下降的问题，提出基于电机转速加速度预积分的方法，替代IMU进行状态传播，并构建因子用于图优化，结合LiDAR形成MAS-LO算法，相比LIO-SAM位置精度提升28%，速度精度提升65%。