自动驾驶

CaLiV: LiDAR-to-Vehicle Calibration of Arbitrary Sensor Setups

CaLiV：任意传感器配置的LiDAR到车辆校准

Ilir Tahiraj, Markus Edinger, Dominik Kulmer, Markus Lienkamp

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

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

AI总结 CaLiV提出了一种基于目标的校准技术，用于多LiDAR系统的传感器到传感器和传感器到车辆的校准，适用于非重叠视野范围，无需外部设备，实现了高精度的平移和旋转误差校正。

Advanced techniques and applications of LiDAR Place Recognition in Agricultural Environments: A Comprehensive Survey

激光雷达地点识别在农业环境中的高级技术和应用：全面综述

Judith Vilella-Cantos, Mónica Ballesta, David Valiente, María Flores, Luis Payá

机构 * University Institute for Engineering Research（工程研究院） ； Miguel Hernández University（米格尔·海纳尔德大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了农业环境中激光雷达地点识别的最新技术与应用，探讨了其挑战、现有方法及未来研究方向。

From Canopy to Ground via ForestGen3D: Learning Cross-Domain Generation of 3D Forest Structure from Aerial-to-Terrestrial LiDAR

从树冠到地面：通过ForestGen3D实现跨领域生成3D森林结构：从航空到地面LiDAR

Juan Castorena, E. Louise Loudermilk, Scott Pokswinski, Rodman Linn

机构 * Los Alamos National Laboratories（洛斯阿拉莫斯国家实验室） ； Southern Research Station（南部研究站） ； Prescribed Fire Laboratory（规定火实验室） 纠错

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

AI总结 ForestGen3D通过跨领域生成模型，从航空LiDAR数据推断地面细节，实现高精度的3D森林结构重建，提升生态分析和遥感应用的准确性。

Geo-Registration of Terrestrial LiDAR Point Clouds with Satellite Images without GNSS

无需GNSS的地面LiDAR点云与卫星图像地理配准

Xinyu Wang, Muhammad Ibrahim, Haitian Wang, Atif Mansoor, Xiuping Jia, Ajmal Mian

机构 * Department of Computer Science and Software Engineering, The University of Western Australia（计算机科学与软件工程系，西澳大学） ； School of Engineering and Technology, University of New South Wales（工程与技术学院，新南威尔士大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种无需GNSS的LiDAR点云与卫星图像地理配准方法，通过点云分割、道路骨架提取和刚性变换实现高精度配准，显著降低地理偏移误差。

Comments Submitted to IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. Under reviewing now

Communication-Free Collective Navigation for a Swarm of UAVs via LiDAR-Based Deep Reinforcement Learning

基于激光雷达的深度强化学习实现无人机群通信自由的集体导航

Myong-Yol Choi, Hankyoul Ko, Hanse Cho, Changseung Kim, Seunghwan Kim, Jaemin Seo, Hyondong Oh

机构 * Department of Mechanical Engineering, Ulsan National Institute of Science and Technology（机械工程系，釜山国立科学技术研究院） ； Department of Mechanical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology（机械工程系，韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于激光雷达的深度强化学习方法，使无人机群在无通信和无外部定位的情况下实现稳健的集体导航。

Multimodal Signal Processing For Thermo-Visible-Lidar Fusion In Real-time 3D Semantic Mapping

多模态信号处理用于热-可见-激光雷达融合的实时3D语义制图

Jiajun Sun, Yangyi Ou, Haoyuan Zheng, Chao yang, Yue Ma

机构 * College of Mechatronics and Control Engineering, Shenzhen University（深圳大学机械与控制工程学院） ； School of Robotics, Xi’an-Jiaotong Liverpool University（西安交通大学利物浦大学机器人学院） 纠错

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

AI总结 本文提出通过多模态信号处理融合热、可见和激光雷达数据，提升实时3D语义制图的精度与语义理解能力，适用于灾害评估和工业维护等场景。

Comments 5 pages,7 figures. Under review

Real-Time LiDAR Point Cloud Densification for Low-Latency Spatial Data Transmission

实时LiDAR点云密集化用于低延迟空间数据传输

Kazuhiko Murasaki, Shunsuke Konagai, Masakatsu Aoki, Taiga Yoshida, Ryuichi Tanida

机构 * NTT Human Informatics Laboratories（NTT人机信息实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于卷积神经网络的实时LiDAR点云密集化方法，实现低延迟的3D场景生成与深度补全，效率比传统方法快15倍。

Journal ref 19th International Conference on Machine Vision Applications (MVA2025), IEICE Transactions on Information and Systems letter

Systematic Evaluation of Depth Backbones and Semantic Cues for Monocular Pseudo-LiDAR 3D Detection

单目伪LiDAR 3D检测中深度骨干网络与语义线索的系统评估

Samson Oseiwe Ajadalu

机构 * University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 本文系统评估了单目伪LiDAR 3D检测中深度骨干网络和语义线索的影响，发现几何保真度和深度骨干网络选择对性能更为关键。

Comments 7 pages, 4 figures

DST-Calib: A Dual-Path, Self-Supervised, Target-Free LiDAR-Camera Extrinsic Calibration Network

DST-Calib: 一种双路径、自监督、无目标的激光雷达-摄像头外参校准网络

Zhiwei Huang, Yanwei Fu, Yi Zhou, Xieyuanli Chen, Qijun Chen, Rui Fan

机构 * Department of Control Science & Engineering, the College of Electronics & Information Engineering, Tongji University（控制科学与工程系，电子与信息工程学院，同济大学） ； Department of Mechanical Engineering, the School of Mechanical Engineering, Tongji University（机械工程系，机械工程学院，同济大学） ； School of Robotics, Hunan University（机器人学院，湖南大学） ； College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology（智能科学与技术学院，国防科学技术大学） ； Department of Control Science & Engineering, the College of Electronics & Information Engineering, Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems, the State Key Laboratory of Intelligent Autonomous Systems, and Frontiers Science Center for Intelligent Autonomous Systems, Tongji University（控制科学与工程系，电子与信息工程学院，上海智能自主系统研究院，智能自主系统国家重点实验室，智能自主系统前沿科学中心，同济大学） ； National Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University（人机混合增强智能国家重点实验室，人工智能与机器人研究院，西安交通大学） 纠错

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

AI总结 DST-Calib通过双路径自监督方法，无需目标实现激光雷达与摄像头的高效外参校准，提升泛化能力。

PRISM-Loc: a Lightweight Long-range LiDAR Localization in Urban Environments with Topological Maps

PRISM-Loc：一种轻量级长距离激光雷达定位方法，用于城市环境中的拓扑地图

Kirill Muravyev, Artem Kobozev, Vasily Yuryev, Alexander Melekhin, Oleg Bulichev, Dmitry Yudin, Konstantin Yakovlev

机构 * Federal Research Center for Computer Science and Control of Russian Academy of Sciences（俄罗斯科学院计算机科学与控制联邦研究中心） ； Moscow Institute of Physics and Technology (MIPT)（莫斯科物理技术学院） ； Artificial Intelligence Research Institute (AIRI)（人工智能研究所） ； Innopolis University（Innopolis大学） 纠错

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

AI总结 PRISM-Loc提出了一种轻量级的激光雷达定位方法，结合紧凑拓扑表示与新型扫描匹配和车道线检测模块，实现了在城市环境中高精度的实时定位。

Comments This version was submitted to ICRA 2026 conference

A Graph Attention Network-Based Framework for Reconstructing Missing LiDAR Beams

基于图注意力网络的缺失激光雷达束重建框架

Khalfalla Awedat, Mohamed Abidalrekab, Mohammad El-Yabroudi

机构 * Computer Information Technology Department, SUNY Morrisville（SUNY Morrisville 计算机信息科技系） ； Electrical and Computer Engineering Department, Portland State University（波特兰州立大学电气与计算机工程系） ； Electrical and Computer Engineering Department, Lawrence Technological University（劳伦斯技术大学电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出基于图注意力网络的框架，通过点云几何数据恢复旋转激光雷达中因硬件老化等导致的垂直束丢失，实现高精度重建与快速推理。

Enhancing Monocular Height Estimation via Sparse LiDAR-Guided Correction

通过稀疏激光雷达引导的纠正增强单目高度估计

Jian Song, Hongruixuan Chen, Naoto Yokoya

机构 * Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo（东京大学前沿科学研究生院） ； RIKEN Center for Advanced Intelligence Project (AIP), RIKEN（日本理化学研究所先进智能项目中心（AIP）） 纠错

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

AI总结 通过整合稀疏全球激光雷达数据与深度学习预测，提升单目高度估计和单目深度估计的准确性和鲁棒性，实现低成本、大规模的3D高度映射。

Comments Accepted for publication in the ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing

Semantic Temporal Single-photon LiDAR

语义时间单光子激光雷达

Fang Li, Tonglin Mu, Shuling Li, Junran Guo, Keyuan Li, Jianing Li, Ziyang Luo, Xiaodong Fan, Ye Chen, Yunfeng Liu, Hong Cai, Lip Ket Chin, Jinbei Zhang, Shihai Sun

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

AI总结 本文提出基于自更新语义知识库的语义时间单光子激光雷达，通过动态更新语义特征提升目标识别性能，尤其在低信噪比和短采样时间条件下表现优异。

Comments 14 pages, 5 figures. And any comment is welcome

Physically-Based Simulation of Automotive LiDAR

基于物理的汽车Li DAR仿真

L. Dudzik, M. Roschani, A. Sielemann, K. Trampert, J. Ziehn, J. Beyerer, C. Neumann

机构 * Vision and Fusion Laboratory (IES), Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（视觉融合实验室（IES）、卡尔斯鲁厄理工学院（KIT）） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于物理的Li DAR仿真模型，用于模拟汽车时间飞行Li DAR的性能，通过实验室测量确定参数并测试了两种实际系统。

Polar Perspectives: Evaluating 2-D LiDAR Projections for Robust Place Recognition with Visual Foundation Models

极坐标视角：评估2D激光雷达投影在基于视觉基础模型的鲁棒位置识别中的影响

Pierpaolo Serio, Giulio Pisaneschi, Andrea Dan Ryals, Vincenzo Infantino, Lorenzo Gentilini, Valentina Donzella, Lorenzo Pollini

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

AI总结 本文通过评估不同2D激光雷达投影对位置识别的影响，发现精心设计的投影可有效替代端到端3D学习。

Comments 13 Pages, 5 Figures, 2 Tables Under Review

Task-Driven Implicit Representations for Automated Design of LiDAR Systems

Nikhil Behari, Aaron Young, Tzofi Klinghoffer, Akshat Dave, Ramesh Raskar

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

On Accurate and Robust Estimation of 3D and 2D Circular Center: Method and Application to Camera-Lidar Calibration

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

LiDAR-VGGT: Cross-Modal Coarse-to-Fine Fusion for Globally Consistent and Metric-Scale Dense Mapping

Lijie Wang, Lianjie Guo, Ziyi Xu, Qianhao Wang, Fei Gao, Xieyuanli Chen

机构 * State Key Laboratory of Industrial Control Technology, Institute of Cyber-Systems and Control, Zhejiang University（工业控制技术国家重点实验室，系统与控制研究院，浙江大学） ； Differential Robot Technology Co., Ltd.（差分机器人技术有限公司） ； College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology（智能科学与技术学院，国防科技大学） 纠错

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

Improved Accuracy of Robot Localization Using 3-D LiDAR in a Hippocampus-Inspired Model

Andrew Gerstenslager, Bekarys Dukenbaev, Ali A. Minai

机构 * Dept. of Computer Science University of Cincinnati Cincinnati, USA（计算机科学系 奥巴马大学 美国辛辛那提） ； Computer Engineering University of Cincinnati Cincinnati, USA（计算机工程系 奥巴马大学 美国辛辛那提） 纠错

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

Comments 8 pages, 9 figures, Presented at the 2025 International Joint Conference on Neural Networks, Rome, July 2025

DPGLA: Bridging the Gap between Synthetic and Real Data for Unsupervised Domain Adaptation in 3D LiDAR Semantic Segmentation

Wanmeng Li, Simone Mosco, Daniel Fusaro, Alberto Pretto

机构 * Intelligent Autonomous Systems Laboratory (IAS-LAB), Department of Information Engineering of the University of Padua（智能自主系统实验室（IAS-LAB），信息工程系，帕多瓦大学） 纠错

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

Comments This paper has been accepted for publication at the 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

ALICE-LRI: A General Method for Lossless Range Image Generation for Spinning LiDAR Sensors without Calibration Metadata

Samuel Soutullo, Miguel Yermo, David L. Vilariño, Óscar G. Lorenzo, José C. Cabaleiro, Francisco F. Rivera

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

Gaussian Semantic Field for One-shot LiDAR Global Localization

Pengyu Yin, Shenghai Yuan, Haozhi Cao, Xingyu Ji, Ruofei Bai, Siyu Chen, Lihua Xie

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

SiLVR: Scalable Lidar-Visual Radiance Field Reconstruction with Uncertainty Quantification

Yifu Tao, Maurice Fallon

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

Comments Accepted by T-RO. Webpage: https://dynamic.robots.ox.ac.uk/projects/silvr/

LiLa-Net: Lightweight Latent LiDAR Autoencoder for 3D Point Cloud Reconstruction

Mario Resino, Borja Pérez, Jaime Godoy, Abdulla Al-Kaff, Fernando García

机构 * Universidad Carlos III de Madrid（马德里卡洛斯三世大学） 纠错

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

Comments 7 pages, 3 figures, 7 tables, Submitted to ICRA

Towards Robust LiDAR Localization: Deep Learning-based Uncertainty Estimation

Minoo Dolatabadi, Fardin Ayar, Ehsan Javanmardi, Manabu Tsukada, Mahdi Javanmardi

机构 * Department of Computer Engineering, Amirkabir University of Technology（阿姆irkabir技术大学计算机工程系） ； Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo（东京大学信息科学与技术研究生院） 纠错

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

LiDAR Point Cloud Image-based Generation Using Denoising Diffusion Probabilistic Models

Amirhesam Aghanouri, Cristina Olaverri-Monreal

机构 * Johannes Kepler University Linz（约翰·凯撒大学林茨） ； Department Intelligent Transport Systems（智能交通系统部门） 纠错

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

Semantic Exploration and Dense Mapping of Complex Environments using Ground Robot with Panoramic LiDAR-Camera Fusion

Xiaoyang Zhan, Shixin Zhou, Qianqian Yang, Yixuan Zhao, Hao Liu, Srinivas Chowdary Ramineni, Kenji Shimada

机构 * Department of Mechanical Engineering, Carnegie Mellon University（机械工程系，卡内基梅隆大学） 纠错

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

Comments Accepted by IEEE Robotics and Automation Letters

The Oxford Spires Dataset: Benchmarking Large-Scale LiDAR-Visual Localisation, Reconstruction and Radiance Field Methods

Yifu Tao, Miguel Ángel Muñoz-Bañón, Lintong Zhang, Jiahao Wang, Lanke Frank Tarimo Fu, Maurice Fallon

机构 * Oxford Robotics Inst., Dept. of Eng. Science, Univ. of Oxford, UK（牛津大学机器人研究所、工程科学系） ； Group of Automation, Robotics and Computer Vision (AUROVA), University of Alicante, Spain（自动化、机器人与计算机视觉小组（AUROVA）、阿尔基兰特大学） 纠错

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

Comments Accepted by IJRR. Website: https://dynamic.robots.ox.ac.uk/datasets/oxford-spires/

Efficient Active Training for Deep LiDAR Odometry

Beibei Zhou, Zhiyuan Zhang, Zhenbo Song, Jianhui Guo, Hui Kong

机构 * Shanghai Polytechnic University（上海理工大学） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； University of Macau（澳门大学） 纠错

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

Efficient and Privacy-Protecting Background Removal for 2D Video Streaming using iPhone 15 Pro Max LiDAR

Jessica Kinnevan, Naifa Alqahtani, Toral Chauhan

机构 * Department of Computer Science, Iowa State University, Ames, IA, USA（计算机科学系，爱荷华州立大学） ； Department of Computer Science and School of Education, Iowa State University, Ames, IA, USA（计算机科学系与教育学院，爱荷华州立大学） 纠错

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