High Flux Passive Imaging with Single-Photon Sensors
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV、eess.IV
Comments 28 pages, 15 figures, addressed reviewers's comments, fixed some errors and typos, official peer reviewed version to appear in IEEE CVPR 2019
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. 激光雷达 3155 篇
Dynamic Risk Assessment for Vehicles of Higher Automation Levels by Deep Learning
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
Journal ref International Workshop on Artificial Intelligence Safety Engineering (WAISE) 2018
Tree Morphology for Phenotyping from Semantics-Based Mapping in Orchard Environments
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
Comments 10 pages, 13 figures
Hidden Markov Random Field Iterative Closest Point
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
A General Framework for Flexible Multi-Cue Photometric Point Cloud Registration
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
Comments 8 pages
Topometric Localization with Deep Learning
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
Comments 16 pages, 7 figures, ISRR 2017 submission
Quantifying point cloud realism through adversarially learned latent representations
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract,comments)；分类 cs.CV
Comments 2021 German Conference on Pattern Recognition (GCPR). Project Page: http://ltriess.github.io/lidar-metric
Journal ref 2021 German Conference on Pattern Recognition (GCPR)
3D Point Cloud from Close-Range Photogrammetry for Defect Characterisation of Rubberised Concrete
用于橡胶混凝土缺陷表征的近程摄影测量生成三维点云
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本研究针对橡胶混凝土调整近程摄影测量工作流程，结合SfM、MVS算法及RGB引导裂纹提取方法，生成亚毫米级分辨率三维模型，可替代激光雷达用于实验室样本表面检查与变形监测，为后续研究建立几何基准。
Comments 8 pages, 10 figures. Published in the International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XXV ISPRS Congress 2026, Toronto, Canada
Journal ref Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLIX-B2-2026, 1251-1258, 2026
Nori A3: A Bimanual Mobile Manipulator at the Appliance Price Point
Nori Bot：一款不到1000美元的 floor-to-counter 移动机械臂
机构 * LeRobot
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 Nori Bot 通过600mm Z轴提升、Raspberry Pi 4与OpenClaw协同控制以及软件安全栈解决移动机械臂的三大限制，成本仅为同类商业平台的3%。
Comments 5 pages, 4 figures, 2 tables. Supersedes arXiv:2605.16537, which described an earlier prototype on a different mechanical base
GeoUniPR: A Geometry-Consistent Unified Framework for Cross-Modal Place Recognition
GeoUniPR：用于跨模态地点识别的几何一致性统一框架
机构 * School of Computer Science and Technology, Tongji University（同济大学计算机科学与技术学院） ； Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous System, Tongji University（同济大学上海智能自主系统研究院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院）
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本研究提出GeoUniPR框架，通过构建几何一致性深度图像视图并引入SC-InfoNCE损失，在无需复杂对齐模块的情况下，实现了跨模态地点识别的最优性能与良好泛化能力。
Comments 17 pages, 10 figures
When Your State Estimator Has Lost The Plot: Detecting Estimator Failures Via Spectral Analysis
当你的状态估计器“迷失方向”时：通过频谱分析检测估计器故障
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本研究提出一种与传感器无关的频域分析方法，用于检测状态估计器故障，在三类里程计框架中可检测51%-58%的故障，精度达60%-84%，可作为轻量级自省工具。
Autonomous Exploration-Based Precise Mapping for Mobile Robots through Stepwise and Consistent Motions
基于逐步一致运动的移动机器人自主探索精准建图
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出一种面向采用激光SLAM的室内移动机器人的自主探索框架，通过多RRT采样、逐步一致运动等策略提升建图精度与鲁棒性，经仿真与真实实验验证其优于基准2D算法。
Comments 8 pages, 11 figures. This work has been submitted to the IEEE for possible publication
G$^2$ARD-GS: Geometry-Guided Anchor-Regularized Gaussian Splatting Distillation
G$^2$ARD-GS：几何引导的锚点正则化高斯溅射蒸馏
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Jishu Technology Co., Ltd.（集度科技有限公司）
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对3D高斯溅射模型基元过多导致成本高的问题，提出G$^2$ARD-GS几何引导蒸馏方法，在MatrixCity数据集上实现最优压缩性能，提升了外观适配与配准精度。
NeoRacer: An Open, Standardized 1:12 Scale Autonomous Race Car for Benchmarking and Education
NeoRacer：用于基准测试与教育的开源标准化1:12比例自主赛车
机构 * neobotics（尼奥机器人）
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本研究推出开源标准化1:12比例自主赛车NeoRacer，兼具高算力与低成本，可作为自主赛车算法的基准测试平台，还可用于相关教育场景，已通过试点部署验证可行性。
3D Gaussian Splatting against Moving Objects for High-Fidelity Street Scene Reconstruction
针对移动物体的3D高斯散射用于高保真的街道场景重建
机构 * Ontario Knowledge Intelligence Centre, Canada（加拿大安大略知识智能中心） ； Canadian Institute of Interscience, Canada（加拿大跨学科科学研究所） ； DeepCox Intelligence, Canada（加拿大DeepCox智能科技公司）
专题命中 激光雷达 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出了一种新的3D高斯点分布方法，通过自适应透明机制消除移动物体并保留高保真静态场景细节，结合迭代优化提升几何精度和纹理表现。
Comments arXiv admin note: This paper has been withdrawn by arXiv due to unverifiable authorship and affiliation
Learning Traversability-Aware Global Planners for Long Horizon Off-Road Navigation
学习用于长距离越野导航的可通行性感知全局规划器
机构 * J. Mike Walker ’66 Department of Mechanical Engineering, Texas A&M University（德克萨斯农工大学J. Mike Walker '66机械工程系） ； DEVCOM Army Research laboratory（陆军研究实验室）
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 针对大型越野环境自主导航难题，提出从高空数据学习连续可通行性地图的方法，由人类驾驶轨迹监督、激光雷达先验塑造，发布相关数据集，实地试验显示该方法能减少操作员干预，轨迹接近人类路径长度。
An Indoor Radio Mapping Dataset Combining 3D Point Clouds and RSSI
一种结合3D点云和RSSI的室内无线电映射数据集
机构 * Jožef Stefan Institute, Department of Communication Systems（乔泽夫·斯塔芬研究所，通信系统系） ； International Postgraduate School Jožef Stefan, Information and Communication Technologies（国际研究生学校乔泽夫·斯塔芬，信息与通信技术） ； Faculty of Engineering, Shibaura Institute of Technology（工学院， Shibaura技术研究所）
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出了一种结合3D点云和RSSI的室内无线电映射数据集，用于支持无线网络规划和优化。
Comments 19 pages, 8 figures, 3 tables
Mag4D-SLAM Dataset: A Repeated-Traversal Multi-Modal 4D Geomagnetic Dataset for Localization and Mapping
Mag4D-SLAM数据集：用于定位和映射的重复遍历多模态4D地磁数据集
机构 * Department of Robotics and Mechatronics Engineering, DGIST（大邱庆北科学技术院机器人与机电工程系）
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 该研究提出Mag4D-SLAM这一首个大规模室外地磁SLAM数据集，含多传感器同步测量与地面真值姿态。通过重复遍历实验分析磁场重复性等特性，支持偏航漂移缓解等研究，还能开启地磁传感补充其他模态及应对特殊情况的新研究。
Comments Accepted to IROS 2026. 8 pages, 8 figures. *Bibhutibhusan Nayak and Hyoseok Ju contributed equally to this work
PI3DETR: Parametric Instance Detection of 3D Point Cloud Edges With a Geometry-Aware 3DETR
PI3DETR：基于几何感知的3D点云边缘参数实例检测
机构 * AIT Austrian Institute of Technology Center for Vision, Automation & Control（奥地利技术研究院视觉、自动化与控制中心）
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 PI3DETR通过几何感知的匹配策略和专用损失函数，实现对多种参数化曲线的统一检测，提升3D点云边缘检测的鲁棒性和实用性。
RoughNet: Mapping Arctic Sea Ice Roughness Using Diffusion-Based Super-Resolution of Satellite Imagery
RoughNet：利用基于扩散的卫星图像超分辨率绘制北极海冰粗糙度
机构 * University College London（伦敦大学学院） ； Alfred Wegener Institute Helmholtz Centre for Polar and Marine Research（阿尔弗雷德·韦格纳极地与海洋研究所亥姆霍兹中心） ； University of Victoria（维多利亚大学）
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究旨在准确估计北极海冰粗糙度，采用RoughNet方法，通过条件扩散框架从光学卫星图像重建海冰地形，经训练和评估，能在不同冰况下泛化，为高分辨率海冰测绘和粗糙度估计提供可扩展途径。
Comments Code available at https://github.com/tessacannon48/RoughNet
Self-Healing Visual Recovery for Autonomous Ground Vehicles Using Camera-Only Visual Odometry
使用仅摄像头视觉里程计的自主地面车辆自愈视觉恢复
机构 * Simula Research Laboratory（Simula研究实验室） ； University of Oslo（奥斯陆大学）
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 研究低成本无人地面车辆仅靠摄像头视觉导航时标线丢失的恢复问题，提出轻量级两阶段恢复方法，结合多种视觉工具，在模拟课程中评估，该方法成功率高，证明仅靠摄像头在成本和计算限制内实现可靠视觉恢复可行。
Comments 18 pages, 11 figures, 4 tables
A Ground Mobile Robot for Autonomous Terrestrial Laser Scanning-Based Field Phenotyping
一种用于自主地面激光扫描的田间表型分析机器人
机构 * School of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程学院） ； The University of Georgia（佐治亚大学） ； Bio-Sensing, Automation and Intelligence Laboratory（生物传感、自动化与智能实验室） ； Agricultural & Biological Engineering（农业与生物工程） ； The University of Florida（佛罗里达大学）
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本研究开发了一种自主地面机器人系统，利用高分辨率三维激光扫描仪实现田间表型分析，提高了田间作物生长监测的自动化和准确性。
Comments Submitted to Journal of Field Robotics
LTM: Large-scale Terrain Model for Wildfire-prone Landscapes
LTM：适用于易发生野火地区的大规模地形模型
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对易发生野火地区传统地形重建方法不足，提出利用过时DEM的多模态重建框架，通过物理像素对齐降低计算复杂度，经大型地形模拟器验证，相比现有技术显著提升了重建精度与计算效率，为野火应对提供可扩展方案。
Rail Track Extraction from Rasterized Classified Point Clouds Using a Full-Resolution, Fully Convolutional Recurrent Neural Network
使用全分辨率全卷积递归神经网络从光栅化分类点云提取铁轨
机构 * Esri（环境系统研究所公司）
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 介绍利用全卷积递归神经网络从分类3D点云提取铁轨的新方法，先光栅化点，经神经网络、形态学操作、平滑处理等步骤，用动态时间规整算法找中心线，人工干预少，实验验证了该方法提取铁轨的有效性。
Comments 15 pages, 8 figures, 1 table
A VLM-Enhanced Framework for Comprehensive Traffic Sign Condition Assessment Integrating Daytime Visual Performance and Nighttime Retroreflectivity Evaluation
一种用于综合交通标志状况评估的VLM增强框架，集成白天视觉性能和夜间逆反射率评估
机构 * Department of Civil and Environmental Engineering University of Missouri- Columbia（土木与环境工程系密苏里大学哥伦比亚分校）
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究开发用于综合评估交通标志状况的新框架，利用微调视觉语言模型评估白天视觉性能，结合激光雷达校准的逆反射率评估夜间性能，集成到标志状况指数，提供经济有效的评估方法，LLaVA和Qwen表现优，还标记出需更换的标志。
Comments 21 pages, 7 figures, 5 tables. Preprint. An earlier version of this work was presented at the 105th Annual Meeting of the Transportation Research Board (TRB), January 2026
Industrial3D: A Water-Treatment TLS Point Cloud Dataset and Cross-Paradigm Benchmark for MEP Scene Understanding
Industrial3D: 一个用于工业基础设施的地面激光雷达点云数据集和跨范式基准
机构 * Department of Civil and Environmental Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学土木与环境工程系） ； Guangzhou Institute of Geography, Guangdong Academy of Sciences（广东省科学院广州地理研究所） ； School of Civil Engineering, Southeast University（东南大学土木工程学院） ； College of Geography and Tourism, Hengyang Normal University（衡阳师范学院地理与旅游学院） ； Department of Architecture and Civil Engineering, City University of Hong Kong（香港城市大学建筑与土木工程系） ； S.M.A.R.T. Construction Research Group, New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校S.M.A.R.T.建筑研究组） ； Department of the Built Environment, National University of Singapore（新加坡国立大学建筑环境系） ； Spatial Intelligence and Urban Computing, Institute of Urban Environment, Chinese Academy of Sciences（中国科学院城市环境研究所空间智能与城市计算） ； State Key Lab of Ecological Security of Regions and Cities, Institute of Urban Environment, Chinese Academy of Sciences（中国科学院城市环境研究所区域与城市生态安全国家重点实验室）
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出Industrial3D数据集，包含6.12亿个高精度标注点云，用于解决工业设施中密集点云的语义理解难题，并建立首个跨范式基准，揭示了工业TLS数据中统计稀有性和几何模糊性带来的领域迁移挑战。
Comments 52 pages, 8 figure, 14 tables
Journal ref 2026, under review
The P$^3$ Dataset: Pixels, Points and Polygons for Multimodal Building Vectorization
P$^3$数据集：用于多模态建筑物矢量化的像素、点和多边形
机构 * Université Côte d’Azur, INRIA（法国里沃利大学、INRIA） ； LuxCarta Technology（LuxCarta技术公司）
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 介绍用于建筑物矢量化的多模态P$^3$数据集，由多源数据构建，含大量高精度激光雷达点等。证明激光雷达点云可用于预测建筑物多边形，融合激光雷达和图像能提高预测精度与几何质量，数据集公开。
Absorption-Feature-Guided Distance-Decoupled Estimation and Band Selection for LWIR Hyperspectral Passive Ranging
吸收特征引导的距离解耦估计与波段选择用于长波红外高光谱被动测距
机构 * College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学智能科学学院）
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出ADER框架，利用大气吸收特征解耦温度与发射率，通过臭氧吸收分类像素并优化距离估计，结合贪婪波段选择，实现快速高精度被动测距。
Comments 18 pages, 9 figures
Empowering a Single-Frequency GNSS Receiver to Achieve High-Precision Positioning with Relative Observations
利用相对观测实现单频GNSS接收机的高精度定位
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 提出一种紧耦合状态估计框架，通过单频GNSS接收机与相对运动传感器融合，利用滑动窗口因子图和虚拟锚点机制实现分米级定位，无需基站。
Comments 8 pages,7 figures
3D Field of Junctions: A Noise-Robust, Training-Free Structural Prior for Volumetric Inverse Problems
3D 立体接点场：一种噪声鲁棒、无需训练的结构先验用于体积分量逆问题
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出3D FoJ方法，通过优化3D楔形接点来实现体积分量逆问题的去噪，无需训练数据，保留和增强3D边缘和角结构，适用于低信噪比下的多种3D成像任务。
Comments ECCV 2026
