自动驾驶

Attack Assessment and Augmented Identity Recognition for Human Skeleton Data

针对人体骨骼数据的攻击评估与增强身份识别

Joseph G. Zalameda, Megan A. Witherow, Alexander M. Glandon, Jose Aguilera, Khan M. Iftekharuddin

机构 * Dept. of ECE（电子工程系） ； Old Dominion University（旧 Dominion 大学） ； Dept. of Computer Science（计算机科学系） ； Amherst College（阿默斯特学院） ； Hampshire County, MA, USA（马萨诸塞州汉普郡县） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出Attack-AAIRS框架，利用真实与合成数据提升HCN-ID模型对未知对抗攻击的鲁棒性，通过生成对抗样本增强模型防御能力，实验显示模型在保持真实数据测试性能的同时提高了对抗攻击的鲁棒性。

Comments 8 pages, 9 figures, 3 tables

Journal ref J. G. Zalameda, M. A. Witherow, A. M. Glandon, J. Aguilera and K. M. Iftekharuddin, "Attack Assessment and Augmented Identity Recognition for Human Skeleton Data," 2023 IJCNN, Gold Coast, Australia, 2023, pp. 1-8

Riverine Land Cover Mapping through Semantic Segmentation of Multispectral Point Clouds

基于多光谱点云的河流土地覆盖制图

Sopitta Thurachen, Josef Taher, Matti Lehtomäki, Leena Matikainen, Linnea Blåfield, Mikel Calle Navarro, Antero Kukko, Tomi Westerlund, Harri Kaartinen

机构 * Department of Remote Sensing and Photogrammetry, Finnish Geospatial Research Institute FGI（遥感与摄影测量系，芬兰地理研究所） ； Faculty of Technology, University of Turku（技术学院，图尔库大学） ； Department of Geography and Geology, University of Turku（地理与地质系，图尔库大学） ； Faculty of Geological Sciences, Complutense University of Madrid（地质科学学院，马德里卡洛斯三世大学） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文利用Point Transformer v2模型对多光谱LiDAR点云进行语义分割，实现河流环境土地覆盖制图，通过几何和光谱信息识别沙地、砾石、低植被等类别，验证了该方法在实际应用中的有效性。

FlashCap: Millisecond-Accurate Human Motion Capture via Flashing LEDs and Event-Based Vision

FlashCap：通过闪烁LED和事件视觉实现毫秒级人体动作捕捉

Zekai Wu, Shuqi Fan, Mengyin Liu, Yuhua Luo, Xincheng Lin, Ming Yan, Junhao Wu, Xiuhong Lin, Yuexin Ma, Chenglu Wen, Lan Xu, Siqi Shen, Cheng Wang

机构 * Fujian Key Laboratory of Urban Intelligent Sensing and Computing, Xiamen University（厦门大学城市智能感知与计算重点实验室） ； Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, School of Informatics, Xiamen University（厦门大学多媒体可信感知与高效计算重点实验室） ； National Institute for Data Science in Health and Medicine, Xiamen University（厦门大学医学数据科学国家研究院） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出FlashCap系统，通过闪烁LED和事件视觉实现毫秒级人体动作捕捉，构建高质量数据集FlashMotion，并提出ResPose方法提升姿态估计精度和时间准确性。

Comments Accepted to CVPR 2026

Preserving Vertical Structure in 3D-to-2D Projection for Permafrost Thaw Mapping

在3D到2D投影中保持垂直结构以进行永久冻土融化映射

Justin McMillen, Robert Van Alphen, Taha Sadeghi Chorsi, Jason Shabaga, Mel Rodgers, Rocco Malservisi, Timothy Dixon, Yasin Yilmaz

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 eess.IV

AI总结 本文提出一种投影解码器，通过学习高度嵌入实现高度依赖的特征转换，结合分层采样保持垂直信息，用于预测永久冻土融化深度。

DepthLab: From Partial to Complete

DepthLab：从部分到完整

Zhiheng Liu, Ka Leong Cheng, Qiuyu Wang, Shuzhe Wang, Hao Ouyang, Bin Tan, Kai Zhu, Yujun Shen, Qifeng Chen, Ping Luo

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 DepthLab通过图像扩散先验构建深度修复模型，具备深度缺失区域鲁棒性和尺度一致性保持能力，在3D场景修复、文本到3D场景生成等任务中表现优异。

Comments Project page and code: https://johanan528.github.io/depthlab_web/

VLM-Loc: Localization in Point Cloud Maps via Vision-Language Models

基于视觉-语言模型的点云地图定位

Shuhao Kang, Youqi Liao, Peijie Wang, Wenlong Liao, Qilin Zhang, Benjamin Busam, Xieyuanli Chen, Yun Liu

专题命中 激光雷达 ：BEV(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 VLM-Loc通过视觉-语言模型的空间推理能力，实现了更准确的文本到点云定位，提升了复杂环境中的定位鲁棒性。

Comments CVPR 2026

FoMo: A Multi-Season Dataset for Robot Navigation in Forêt Montmorency

FoMo：蒙莫朗西森林机器人导航多季节数据集

Matěj Boxan, Gabriel Jeanson, Alexander Krawciw, Effie Daum, Xinyuan Qiao, Sven Lilge, Timothy D. Barfoot, François Pomerleau

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 FoMo数据集通过多季节数据挑战机器人导航算法的鲁棒性，提供丰富的环境变化数据以评估定位与建图技术的适应性。

MiniUGV$_2$: A Compact UAV-Deployable Tracked Ground Vehicle with Manipulation Capabilities

MiniUGV$_2$: 一种可由无人机部署的紧凑型履带式地面车辆及其操控能力

Durgakant Pushp, Swapnil Kalhapure, Shaekh Mohammad Shithil, Lantao Liu

机构 * institutetext（机构） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 miniUGV$_2$ 是一种可由无人机部署的紧凑型履带式地面车辆，具备双关节臂、激光雷达和深度感应等模块化电子设备，能安全地在受限环境中进行探索和物体操控。

BuildAnyPoint: 3D Building Structured Abstraction from Diverse Point Clouds

BuildAnyPoint: 从多样点云构建三维建筑结构抽象

Tongyan Hua, Haoran Gong, Yuan Liu, Di Wang, Ying-Cong Chen, Wufan Zhao

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 BuildAnyPoint通过Loca-DiT框架从多样点云中生成结构化三维建筑抽象，提升重建的表面准确性和分布均匀性。

Comments CVPR 2026

Cross domain Persistent Monitoring for Hybrid Aerial Underwater Vehicles

跨域持续监控用于混合空水车辆

Ricardo B. Grando, Victor A. Kich, Alisson H. Kolling, Junior C. D. Jesus, Rodrigo S. Guerra, Paulo L. J. Drews-Jr

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出利用深度强化学习和迁移学习实现混合空水车辆的跨域持续监控，展示统一策略在不同环境中的可行性。

Comments Accepted to the Brazilian Conference on Robotics 2026

An Industrial Dataset for Scene Acquisitions and Functional Schematics Alignment

用于场景采集和功能图示对齐的工业数据集

Flavien Armangeon, Thibaud Ehret, Enric Meinhardt-Llopis, Rafael Grompone von Gioi, Guillaume Thibault, Marc Petit, Gabriele Facciolo

机构 * 1 Universit\'e Paris-Saclay, ENS Paris-Saclay, CNRS, Centre Borelli, 91190, Gif-sur-Yvette, France 2 EDF R\&D (Electricité de France), France 3 AMIAD, Pôle Recherche, France 4 Institut Universitaire de France 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出IRIS-v2数据集，通过结合分割和图匹配技术，解决工业场景中功能图示与现实数据对齐的问题。

Comments Submitted to EUSIPCO 2026

Geometry-to-Image Synthesis-Driven Generative Point Cloud Registration

基于几何到图像合成的生成式点云配准

Haobo Jiang, Jin Xie, Jian Yang, Liang Yu, Jianmin Zheng

机构 * ANGEL CorpLab and College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore（ANGEL CorpLab和计算与数据科学学院，南洋理工大学，新加坡） ； Alibaba Cloud, Alibaba Group, China（阿里巴巴云，阿里巴巴集团，中国） ； PCA Lab, VCIP, College of Computer Science, Nankai University, China（PCA实验室，VCIP，计算机科学学院，南开大学，中国） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology & Schoolof Intelligence Science and Technology, Nanjing University, China（新型软件技术国家重点实验室与智能科学与技术学校，南京大学，中国） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出生成式点云配准方法，通过生成跨视角一致的图像对，结合几何与颜色特征融合，提升3D配准性能。

Comments Journal extension of the ICML 2025 paper "Generative Point Cloud Registration". This version adopts a new title, and includes substantial methodological improvements, additional experiments, and extended analysis. Under review at IEEE TPAMI

3D Reconstruction by Looking: Instantaneous Blind Spot Detector for Indoor SLAM through Mixed Reality

通过混合现实进行3D重建：一种用于室内SLAM的即时盲区检测器

Hanbeom Chang, Jongseong Brad Choi, Chul Min Yeum

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 通过混合现实技术实现室内SLAM的即时盲区检测，提升3D重建精度与效率。

Comments 21 pages, 13 figures, 3 tables

Journal ref Advanced Engineering Informatics, 2026, Article 104065

Digging for Data: Experiments in Rock Pile Characterization Using Only Proprioceptive Sensing in Excavation

挖掘数据：仅使用本体感觉传感在挖掘中进行岩石堆 characterization 的实验

Unal Artan, Martin Magnusson, Joshua A. Marshall

机构 * Center for Applied Autonomous Sensor Systems, Örebro University（应用自主传感系统中心，奥雷布罗大学） ； Ingenuity Labs Research Institute, Smith Engineering, Queen’s University（创新实验室研究机构，史密斯工程，女王大学） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本研究提出了一种仅使用本体感觉传感数据来估计破碎岩石堆相对颗粒大小的方法，通过现场实验验证了该方法的有效性，并与视觉分析和筛分方法进行了对比。

Comments Accepted for publication in the IEEE Transactions on Field Robotics

Viewpoint Recommendation for Point Cloud Labeling through Interaction Cost Modeling

通过交互成本建模实现点云标注的视角推荐

Yu Zhang, Xinyi Zhao, Chongke Bi, Siming Chen

机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； Department of Computer Science, University of Oxford（牛津大学计算机科学系） ； College of Intelligence and Computing, Tianjin University（天津大学智能与计算学院） ； Shanghai Key Laboratory of Data Science, Shanghai（上海数据科学重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出通过交互成本建模减少点云标注时间的方法，利用Fitts定律优化视角推荐，提升标注效率。

Comments Accepted to IEEE TVCG

Overview and Comparison of AVS Point Cloud Compression Standard

AVS点云压缩标准的概述与比较

Wei Gao, Wenxu Gao, Xingming Mu, Changhao Peng, Ge Li

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

AI总结 本文概述并比较了AVS点云压缩标准，分析了其相关技术和性能表现。

Comments 3 figures, 3 tables

Journal ref APSIPA Transactions on Signal and Information Processing, vol. 14, no. 2, pp.1-33, 2025

SMapper: A Multi-Modal Data Acquisition Platform for SLAM Benchmarking

SMapper: 一种用于SLAM基准测试的多模态数据采集平台

Pedro Miguel Bastos Soares, Ali Tourani, Miguel Fernandez-Cortizas, Asier Bikandi-Noya, Holger Voos, Jose Luis Sanchez-Lopez

机构 * Automation and Robotics Research Group (ARG), Interdisciplinary Centre for Security, Reliability, and Trust (SnT), University of Luxembourg（卢森堡大学自动化与机器人研究组（ARG）、安全、可靠与信任跨学科研究中心（SnT）） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 SMapper是一种用于SLAM基准测试的多模态数据采集平台，通过开放硬件设计和可重复的数据收集，提供高精度的SLAM数据集和基准测试结果，推动SLAM算法的发展和评估。

Comments 13 pages, 5 figures, 6 tables

Segment Any Events with Language

通过语言进行任意事件分割

Seungjun Lee, Gim Hee Lee

机构 * Department of Computer Science, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机科学系） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SEAL通过语义感知框架实现开放词汇事件实例分割，支持多粒度级别的事件分割与掩码分类，并在多个基准测试中表现出优越的性能和效率。

Comments ICLR 2026. Project Page: https://0nandon.github.io/SEAL

Diachronic Stereo Matching for Multi-Date Satellite Imagery

多时相立体匹配用于多日期卫星影像

Elías Masquil, Luca Savant Aira, Roger Marí, Thibaud Ehret, Pablo Musé, Gabriele Facciolo

机构 * IIE, Facultad de Ingeniería, Universidad de la República（乌拉圭国家工程院，工程学院，乌拉圭共和国大学） ； Politecnico di Torino（托斯卡纳理工学院） ； Eurecat, Centre Tecnologic de Catalunya（欧洲催化中心，加泰罗尼亚技术中心） ； AMIAD, Pôle Recherche（AMIAD研究极） ； Universite Paris-Saclay, CNRS, ENS Paris-Saclay, Centre Borelli（巴黎萨克雷大学，国家科学研究中心，巴黎萨克雷高等师范学校，博雷利中心） ； Institut Universitaire de France（法国国家科学研究中心） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出多时相立体匹配方法，利用深度网络和单目先验，实现多日期卫星影像的可靠3D重建。

Journal ref ISPRS congress, ISPRS, Jul 2026, Toronto, Canada

CLASH: Collaborative Large-Small Hierarchical Framework for Continuous Vision-and-Language Navigation

CLASH：协作式大-小层级框架用于连续视觉-语言导航

Liuyi Wang, Zongtao He, Jinlong Li, Ruihao Xia, Mengxian Hu, Chenpeng Yao, Chengju Liu, Yang Tang, Qijun Chen

机构 * Tongji University（同济大学） ； Key Laboratory of Smart Manufacturing in Energy Chemical Process, Ministry of Education, East China University of Science and Technology（能源化工过程智能制造重点实验室，教育部，东华大学） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 CLASH通过整合反应式小模型规划器与反思式大模型推理器，实现连续视觉-语言导航任务中的高效协作与鲁棒导航，显著提升任务性能和鲁棒性。

MMLGNet: Cross-Modal Alignment of Remote Sensing Data using CLIP

MMLGNet: 利用CLIP实现遥感数据的跨模态对齐

Aditya Chaudhary, Sneha Barman, Mainak Singha, Ankit Jha, Girish Mishra, Biplab Banerjee

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 MMLGNet通过CLIP实现遥感数据的跨模态对齐，利用多模态语言引导网络有效融合光谱、空间和几何信息，提升语义理解能力。

Comments Accepted at InGARSS 2025

Efficient Submap-based Autonomous MAV Exploration using Visual-Inertial SLAM Configurable for LiDARs or Depth Cameras

基于子地图的高效自主MAV探索：融合视觉惯性SLAM并可配置为LiDAR或深度相机

Sotiris Papatheodorou, Simon Boche, Sebastián Barbas Laina, Stefan Leutenegger

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； School of Computation, Information and Technology（计算、信息与技术学院） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence（慕尼黑机器人与机器智能研究所） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种基于子地图的MAV自主探索框架，通过融合视觉惯性SLAM并支持LiDAR或深度相机，实现高效探索与地图重建。

Comments In proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2025. 7 pages, 8 figures, for the accompanying video see https://youtu.be/Uf5fwmYcuq4

PRISM: Color-Stratified Point Cloud Sampling

PRISM：基于颜色分层的点云采样

Hansol Lim, Minhyeok Im, Jongseong Brad Choi

机构 * Department of Mechanical Engineering, State University of New York, Korea, Incheon, South Korea（纽约州立大学机械工程系） ； Department of Mechanical Engineering, State University of New York, Stony Brook, NY, United States（纽约州立大学石溪分校机械工程系） ； Department of Computer Science, State University of New York, Korea, Incheon, South Korea（纽约州立大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, State University of New York, Stony Brook, NY, United States（纽约州立大学石溪分校计算机科学系） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 PRISM通过颜色引导分层采样方法，在RGB-LiDAR点云中保留高颜色变化区域，减少视觉同质表面，提升3D重建的点云质量。

Comments This work has been submitted to the 2026 International Conference on Pattern Recognition (ICPR) for possible publication

Differential Barometric Altimetry for Submeter Vertical Localization and Floor Recognition Indoors

微分气压测高用于室内的亚米垂直定位和楼层识别

Yuhang Zhang, Sören Schwertfeger

机构 * Key Laboratory of Intelligent Perception and Human-Machine Collaboration – ShanghaiTech University, Ministry of Education, China（智能感知与人机协同关键实验室 – 上海科技大学，教育部，中国） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种基于微分气压传感的低成本ROS兼容框架，实现亚米级垂直定位和100%楼层识别，解决了传统SLAM里程计在复杂多层环境中的局限性。

MCI-Net: A Robust Multi-Domain Context Integration Network for Point Cloud Registration

MCI-Net：一种用于点云配准的鲁棒多域上下文整合网络

Shuyuan Lin, Wenwu Peng, Junjie Huang, Qiang Qi, Miaohui Wang, Jian Weng

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 MCI-Net通过多域上下文整合提升点云配准性能，采用图邻域聚合、渐进式上下文交互和动态内点选择方法，在3DMatch数据集上达到96.4%的配准召回率。

From Indoor to Open World: Revealing the Spatial Reasoning Gap in MLLMs

从室内到开放世界：揭示MLLMs中的空间推理差距

Mingrui Wu, Zhaozhi Wang, Fangjinhua Wang, Jiaolong Yang, Marc Pollefeys, Tong Zhang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种大规模基准测试，通过户外数据集揭示MLLMs在空间推理方面的不足，并证明其依赖语言先验而非真实视觉推理。

Comments Project page: https://mingrui-wu.github.io/openbench/

Multi-wavelength ghost imaging: a review

多波长鬼成像：综述

Tong Tian, Sukyoon Oh, Christian Spielmann

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 eess.IV

AI总结 多波长鬼成像通过结合不同波长的光子技术，实现了从极紫外到太赫兹波段的广泛应用，提供低损伤显微镜、视频速率激光雷达和非破坏性检测等新方法。

Journal ref Vicinagearth 2, 4 (2025)

4D-RaDiff: Latent Diffusion for 4D Radar Point Cloud Generation

4D-RaDiff：用于4D雷达点云生成的潜在扩散

Jimmie Kwok, Holger Caesar, Andras Palffy

机构 * Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） ； Perciv AI 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 4D-RaDiff通过潜在扩散生成4D雷达点云，提升目标检测性能并减少标注数据需求

Traversability Aware Autonomous Navigation for Multi-Modal Mobility Morphobot (M4)

多模态移动形变机器人（M4）的可 traversability 自主导航

Hrigved Mahesh Suryawanshi

机构 * SiliconSynapse Lab（硅合成实验室） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本研究提出了一种基于LiDAR的多模态移动形变机器人M4的可 traversability 自主导航框架，通过学习地形分析生成节能路径，提升地形适应能力。

Comments Master's thesis

FractalCloud: A Fractal-Inspired Architecture for Efficient Large-Scale Point Cloud Processing

FractalCloud: 一种受分形启发的高效大规模点云处理架构

Yuzhe Fu, Changchun Zhou, Hancheng Ye, Bowen Duan, Qiyu Huang, Chiyue Wei, Cong Guo, Hai "Helen'' Li, Yiran Chen

专题命中 激光雷达 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 FractalCloud通过分形启发的架构实现高效大规模点云处理，显著提升速度与能效。

Comments Accepted for publication in HPCA2026. Codes are released at https://github.com/Yuzhe-Fu/FractalCloud