Spoofing resilience for simple-detection quantum illumination LIDAR
专题命中 感知 ：LiDAR(title)
Comments 23 pages. 9 figures
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
Federated Learning-based Semantic Segmentation for Lane and Object Detection in Autonomous Driving
专题命中 感知 ：autonomous driving(title)
Comments This paper has been accepted for publication in Scientific Reports
Field Testing and Detection of Camera Interference for Autonomous Driving
专题命中 感知 ：autonomous driving(title)
Comments 12 pages, 15 figures, 1 table
Journal ref 25th World Conference on Information Security Application (WISA2024)
Assessing Quality Metrics for Neural Reality Gap Input Mitigation in Autonomous Driving Testing
专题命中 感知 ：autonomous driving(title)
Comments In Proceedings of 17th IEEE International Conference on Software Testing, Verification and Validation 2024 (ICST '24)
Occupancy Detection Based on Electricity Consumption
专题命中 感知 ：occupancy(title)
Comments Comments welcome!
Game Projection and Robustness for Game-Theoretic Autonomous Driving
专题命中 感知 ：autonomous driving(title)
Bait and Switch: Online Training Data Poisoning of Autonomous Driving Systems
专题命中 感知 ：autonomous driving(title)
Comments To appear in the NeurIPS 2020 Workshop on Dataset Curation and Security
Altruistic Decision-Making for Autonomous Driving with Sparse Rewards
专题命中 感知 ：autonomous driving(title)
Comments 8 pages, 5 figures, submitted to RSS 2020: Interaction and Decision-Making in Autonomous-Driving Workshop
Vision-Based Autonomous Driving: A Model Learning Approach
专题命中 感知 ：autonomous driving(title)
Comments 6
Thresholded Quantum LIDAR -- Exploiting Photon-Number-Resolving Detection
专题命中 感知 ：LiDAR(title)
Comments 5 pages, 4 figures, comments are welcome
Journal ref Phys. Rev. Lett. 123, 203601 (2019)
Inertial Sensor Aided mmWave Beam Tracking to Support Cooperative Autonomous Driving
专题命中 感知 ：autonomous driving(title)
Comments Accepted at IEEE ICC 2019
ModTrack: Sensor-Agnostic Multi-View Tracking via Identity-Informed PHD Filtering with Covariance Propagation
ModTrack：通过身份感知的PHD滤波与协方差传播实现传感器无关的多视角跟踪
机构 * Brown University（布朗大学）
专题命中 感知 ：BEV(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV
AI总结 ModTrack通过身份感知的PHD滤波与协方差传播实现多视角多目标跟踪，提供跨模态、传感器无关的泛化能力及可追溯的不确定性。系统将学习限制在检测和特征提取阶段，利用闭式分析方法进行融合、关联和跟踪，实现95.5 IDF1和91.4 MOTA的优异性能。
ForestMamba: Sparse Mamba with Geometry-guided Queries for 3D Forest Point Cloud Segmentation
ForestMamba: 基于几何引导查询的稀疏Mamba用于3D森林点云分割
机构 * Nagoya University（名古屋大学） ； RIKEN Seika（日本理化学研究所Seika研究中心） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Twente（埃因霍温理工大学） ； Ritsumeikan University（立命馆大学）
专题命中 感知 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV
AI总结 提出ForestMamba方法，通过稀疏编码器、几何引导查询初始化和Mamba查询解码器，实现高效且结构感知的森林点云分割，在七个森林区域上优于现有方法，推理速度提升3倍，GPU内存降低2.3倍。
Comments 37th British Machine Vision Conference (BMVC 2026)
APEX: Learning Adaptive High-Platform Traversal for Humanoid Robots
APEX: 为双足机器人学习适应性高平台穿越
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Bosch Center for Artificial Intelligence（博世人工智能中心）
专题命中 感知 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)；分类 cs.RO
AI总结 APEX通过感知和攀爬行为实现双足机器人高平台穿越，结合地形适应和安全正则化，实现高效探索与稳健适应。
Comments Project Website: https://apex-humanoid.github.io/
Seeing above the waves: A modular sensing framework for data acquisition at sea
洞察海面之上：一种用于海上数据采集的模块化感知框架
机构 * Technical University of Denmark（丹麦技术大学）
专题命中 感知 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)；分类 cs.RO
AI总结 针对海洋环境下水面船只自主性研发中的传感器数据采集难题，提出融合多模态传感器的模块化平台，依托ROS2框架实现长时数据采集与可复现性，为自主海洋导航提供标准化数据集基础。
Comments Submitted and accepted to the IFAC WC 2026 as an invited session paper for track 7.2 Transportation and Vehicle Systems - Marine Systems
Global-Local Attention Decomposition for Terrain Encoding in Humanoid Perceptive Locomotion
全局-局部注意力分解用于人形感知运动中的地形编码
机构 * Tongji University（同济大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Humanoid Robot (Shanghai) Co., Ltd.（人形机器人（上海）有限公司）
专题命中 感知 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)；分类 cs.RO
AI总结 提出全局-局部注意力分解（GLAD）方法，通过粗到细编码器分离全局地形感知和局部立足点选择，实现人形机器人在稀疏立足点和受限环境中的鲁棒运动。
A System for Train Condition Monitoring and Structural Health Assessment of Rail Vehicles
轨道车辆的列车状态监测与结构健康评估系统
机构 * DB InfraGO AG（DB InfraGO股份公司） ； DB Systemtechnik（DB系统技术公司） ； MSG Ammendorf（MSG阿门多夫公司）
专题命中 感知 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出一种融合结构传感器技术与AI数据分析的系统，用于轨道车辆状态监测与撞击检测，可自动检测相关事件、支持状态维护及设计优化，助力干线铁路向全自动运行过渡。
Journal ref IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Detroit, USA, Jun, 2026
SafeLand: Safe Autonomous Landing in Unknown Environments with Bayesian Semantic Mapping
SafeLand: 在未知环境中使用贝叶斯语义映射实现安全自主着陆
机构 * Fraunhofer IVI Autonomous Aerial Systems（弗劳恩霍夫IVI自主航空系统） ； TU Munich Computer Vision Group（慕尼黑工业大学计算机视觉组） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心）
专题命中 感知 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出SafeLand系统，通过深度学习语义分割构建在线语义地面地图，结合贝叶斯概率过滤和行为树实现安全自主着陆，通过200次模拟和60次实地测试，展示零误报的人类检测率和亚秒响应延迟。
Journal ref ECCV 2026 Workshops
ViewMind3D: Modular View-Aware Inference for Training-Free 3D-QA
ViewMind3D：用于无需训练的3D问答的模块化视图感知推理
专题命中 感知 ：BEV(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV
AI总结 该研究提出无需训练的模块化框架ViewMind3D，将3D-QA分解为四个组件，在ScanQA和SQA3D上实现竞争力性能，证明通用LLMs与VLMs的模块化编排可实现有效3D推理。
Mutual Modality Trust with Lightweight Reconstruction Regularization for Fine-grained Tire Pattern Recognition
基于轻量级重建正则化的互模态信任用于细粒度轮胎花纹识别
机构 * School of Communications and Information Engineering, Xi’an University of Posts and Telecommunications（西安邮电大学通信与信息工程学院） ； School of Artificial Intelligence, Hainan Normal University（海南师范大学人工智能学院） ； School of Artificial Intelligence, Optics and Electronics (iOPEN), Northwestern Polytechnical University（西北工业大学人工智能与光电学院）
专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；driving perception(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对现有细粒度轮胎识别技术的局限，提出含双分支独立推理和增强特征融合的轻量级方法，利用互模态信任、频域分层引导模块及轻量级重建正则化提升性能，建立数据集并经实验验证了算法优越性。
FogDrive: A Multi-Modal Synthetic Driving Dataset for Perception under Graded Fog
FogDrive：用于分级雾天感知的多模态合成驾驶数据集
机构 * Indian Institute of Technology, Guwahati（印度理工学院古瓦哈提分校）
专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；LiDAR(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 FogDrive是用于分级雾天感知的多模态合成驾驶数据集，基于CARLA模拟器构建，含多种传感器数据，模拟不同密度雾。通过跨两种范式建立基线基准，得出训练中混合多密度雾可收紧3D边界框几何形状等见解，将开源加速多模态研究。
WASABI: Whole-graph Assignment-based Stabilizer for lAne topology By Inter-frame tracking
WASABI：基于帧间跟踪的车道拓扑全图分配稳定器
专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；BEV(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究针对自动驾驶中车道拓扑感知模型输出不稳定问题，提出WASABI实时后处理管道，通过联合跟踪车道段及其连通性，集成多种技术，在内部验证数据上提升了检测F1等指标，实现帧内和帧间车道拓扑稳定。
A2RL V\textsubscript{max}: The A2RL autonomous racing dataset for long-range, high-speed perception and multi-vehicle interaction
A2RL V下标max：用于远程、高速感知和多车辆交互的A2RL自动驾驶数据集
机构 * Institute of Measurement and Control Systems, Karlsruhe Institute of Technology（测量与控制系统研究所，卡尔斯鲁厄理工学院） ； Institute of Automotive Technology, Technical University of Munich（汽车技术研究所，慕尼黑工业大学） ； Professorship of Autonomous Vehicle Systems, Technical University of Munich（自动驾驶车辆系统教授职位，慕尼黑工业大学） ； University of Modena and Reggio Emilia（摩德纳大学和雷焦艾米利亚大学） ； Humda Lab, Széchenyi István University（胡姆达实验室，塞切尼·伊什特万大学） ； Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； Constructor University（康斯坦丁大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Code 19 Racing（代码19赛车） ； Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI), Technical University of Munich（慕尼黑机器人与机器智能研究所（MIRMI），慕尼黑工业大学）
专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；LiDAR(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 介绍A2RL V下标max开源数据集，专为高速自动驾驶和多车辆交互感知任务设计，含多样场景数据及专业标注激光雷达点云，以开发者友好格式提供，还对相关检测和跟踪方法做了实现与评估。
Comments 8 pages
Cyclone: Diffusion Model for Cycle-Consistent Weather Editing from Unpaired Driving Data
Cyclone：基于未配对驱动数据的循环一致天气编辑扩散模型
机构 * Huawei Paris Research Center（华为巴黎研究中心） ； Gustave Eiffel University（古斯塔夫·埃菲尔大学） ； IGN-ENSG（法国国家地理信息与森林和环境信息研究所）
专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；driving perception(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对自动驾驶系统在不同天气条件下可靠感知的挑战，提出Cyclone框架，基于潜在扩散，利用循环一致约束和图像-文本模型知识，无需配对数据生成多种天气条件，实验表明其输出更优，还可提炼为视频扩散模型。
Comments Project page: https://ntaquan0125.github.io/weather-cyclone/
Towards Real-World Applications with an Autonomous Powered Wheelchair
迈向具有自主动力轮椅的现实世界应用
机构 * Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence (IDSIA), USI-SUPSI（达勒莫勒人工智能研究所（IDSIA），瑞士意大利语区大学 - 瑞士南部应用科学与艺术大学） ； Genny Factory（Genny工厂）
专题命中 感知 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)；分类 cs.RO
AI总结 针对动力轮椅自主性有限等问题，研究通过在商用自平衡轮椅上集成自主感知、手势交互和导航等技术构建概念验证原型，并在叫车和跟人等应用中展示，凸显自主与辅助结合潜力及可行性，也指出技术挑战。
Learning Category-level Last-meter Navigation from RGB Demonstrations of a Single-instance
从单实例RGB演示中学习类别级最后米导航
机构 * University of Minnesota, Twin Cities（明尼苏达大学 Twin Cities 分校）
专题命中 感知 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)；分类 cs.RO
AI总结 提出面向对象的模仿学习框架，利用RGB观测实现四足移动机械臂在最后米阶段的精确导航，无需深度或地图先验，在类别级泛化中达到高成功率。
Generative Lane Topology Reasoning via Autoregressive Model with Geometry Prior
基于几何先验的自回归模型生成车道拓扑推理
机构 * Institute of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能研究院）
专题命中 感知 ：BEV(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV
AI总结 提出TopoGPT生成式框架，通过自回归序列建模学习车道图结构的几何先验，解决现有方法端点不一致和遮挡导致图不完整的问题，在OpenLane-V2上提升6.4/11.6个点。
Comments ECCV 2026
AeroVerse-SatAgent: UAV-Satellite Collaborative Spatial Reasoning Inspired by the Dual Visual Pathway Theory of Cognitive Neuroscience
AeroVerse-SatAgent: 受认知神经科学双视觉通路理论启发的无人机-卫星协同空间推理
机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空天信息创新研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Electronic, Electrical and Communication Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学电子电气与通信工程学院） ； Key Laboratory of Target Cognition and Application Technology (TCAT), Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空天信息创新研究院目标认知与应用技术重点实验室） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机学院）
专题命中 感知 ：BEV(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV
AI总结 针对单视角感知易受遮挡和视角变化影响的问题，提出受人类视觉双通路机制启发的无人机-卫星协同空间推理模型SatAgent，通过几何感知3D重建编码器、多视角拓扑语义对齐模块和一致性损失，在复杂城市环境中实现鲁棒推理，构建首个大规模协同数据集，性能超越现有模型。
Comments 21 pages, 10 figures and 8 tables
Knowledge-Driven Dimension Estimation from a Single Image -3D Asset Generation Technology for Digital Twin Construction
基于知识的单图像维度估计——面向数字孪生构建的3D资产生成技术
机构 * Data & Knowledge Management Research Department, Digital Infrastructure Innovation Center, Research & Development Group, Hitachi, Ltd.（株式会社日立制作所 研究开发集团 数字基础设施创新中心 数据与知识管理研究部）
专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；LiDAR(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出一种从单目图像估计物体尺寸的方法，通过分解结构元素并整合设计规则、几何关系等外部知识，生成与真实环境尺度接近的3D资产，用于提升自动驾驶车载相机虚拟验证精度。
Comments 6 pages, 4 figures
RadarTwin: Scene-Specific mmWave Radar Simulation and Learning for Mobile Indoor Perception
RadarTwin：面向移动室内感知的场景特定毫米波雷达仿真与学习
专题命中 感知 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV
AI总结 提出RadarTwin框架，利用3D重建和视觉语言模型推断材料属性，通过物理射线追踪合成FMCW雷达数据，解决雷达数据稀缺问题，仿真训练模型在真实场景中识别物体准确率达95.3%。
