3D 视觉

LOGOS: LiDAR-Only Gaussian Elevation Splatting for Unified Tiny Obstacle Segmentation

LOGOS: 仅基于激光雷达的高斯高程喷溅用于统一微小障碍物分割

Nan Ming, Yeqiang Qian, Chunxiang Wang, Ming Yang

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） 纠错

专题命中 点云 ：Gaussian Splatting(abstract)；point cloud(abstract)；分类 cs.CV、cs.RO

AI总结 提出LOGOS系统，通过将路面建模为2D高斯原语的连续混合，利用无反向传播的激光雷达方法估计高程，实现微小障碍物分割，在道路和越野场景中优于现有方法。

VolHuMe: a High-Resolution Large Scale Dataset of Volumetric Human Meshes

VolHuMe：高分辨率大规模体积人体网格数据集

Giulia Martinelli, Niccolò Bisagno, Nicola Garau, Esa Rahtu, Nicola Conci

机构 * University of Trento（特伦托大学） ； CNIT ； Tampere University（塔尔基大学） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 提出VolHuMe数据集，包含104名受试者的高质量4D人体扫描，提供SMPL-X、高分辨率网格等多模态真值，用于3D/4D人体重建基准测试。

Curvature-aware 3D length estimation of greenhouse cucumbers using RGB-D imaging and cubic spline arc-length integration

基于RGB-D成像和三次样条弧长积分的曲率感知温室黄瓜三维长度估计

Manveen Kaur, Rajmeet Singh, Saeed Mozaffri, Shahpour Alirezaee

机构 * University of Windsor（温莎大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV、cs.RO

AI总结 提出CucumberVision框架，结合YOLO26n分割、SAM精细化掩膜和三次样条弧长积分，实现温室黄瓜非接触式长度估计，在48次捕获中平均绝对百分比误差为4.13%，优于其他方法。

CAOA -- Completion-Assisted Object-CAD Alignment

CAOA -- 补全辅助的物体-CAD对齐

Hiranya Garbha Kumar, Minhas Kamal, Balakrishnan Prabhakaran

机构 * University at Albany（奥尔巴尼大学） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV；3D vision(journal_ref)

AI总结 提出CAOA方法，结合语义感知点云补全和对称感知相对位姿估计，在Scan2CAD上实现17%精度提升，并发布S2C-Completion数据集。

Comments GitHub: https://github.com/MinhasKamal/CAOA

Journal ref Thirteenth International Conference on 3D Vision (3DV), 2026

ShotcreteDepth: A Bi-modal Dataset for Robust Robotic Depth Perception in Shotcrete Construction Environments

ShotcreteDepth：用于喷射混凝土施工环境中鲁棒机器人深度感知的双模态数据集

Jakub Gregorek, Lars Arnold Dethlefsen, Patrick Schmidt, Mads Essenbæk, Jonas Flink Bentzen, Lazaros Nalpantidis

机构 * Technical University of Denmark, Department of Electrical and Photonics Engineering（丹麦技术大学电气与光子工程系） ； Pioneer Centre for AI（人工智能先锋中心） ； Christiansen & Essenbæk A/S（Christiansen & Essenbæk 公司） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对喷射混凝土施工环境中的感知挑战，提出双模态数据集ShotcreteDepth，包含立体RGB图像和LiDAR点云，并附带轻量级标注工具，支持立体匹配、深度补全和深度估计研究。

Integrated cloud-based architecture for robot-robot and human-robot collaboration using ROS 2--MQTT in Mediterranean Greenhouses

基于ROS 2--MQTT的地中海温室中机器人与机器人及人机协作的集成云架构

F. Cañadas-Aránega, M. Muñoz, J. C. Moreno, J. L. Blanco-Claraco

机构 * Department of Informatics, CIESOL, ceiA3, Universidad de Almería（阿尔梅里亚大学信息学系，CIESOL，ceiA3） ； Department of Engineering, CIESOL, ceiA3, Universidad de Almería（阿尔梅里亚大学工程系，CIESOL，ceiA3） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出一种基于MQTT和FIWARE的云混合架构，桥接ROS 2边缘计算与iVeg决策支持系统，解决地中海温室通信约束下的多机器人协同问题，验证了在恶劣网络条件下保持连接和数据完整性的能力。

A UAV-Mounted Sensor Network for Close-Range Inspection of Wind Turbine Rotor Blades

一种用于风力涡轮机转子叶片近距离检测的无人机载传感器网络

Jost Wittmann, Ahmed Abdullahi Hassan, Nils Kömpe, Andreas Nüchter

机构 * Department of Computer Science XVII: Robotics Julius-Maximilians Universit\" a t W\" u rzburg W\" u rzburg, Germany ； Research ； Elektronik-Entwicklung Oktopus GmbH Kiel, Germany 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出一种无人机载多模态传感器网络，结合RGB相机、热红外相机和3D扫描仪，通过共校准实现几何、颜色和热数据的空间叠加，解决近距离检测中的平台运动、大视场和毫米级精度问题。

Comments The Aerial Inspection for Marine Infrastructures (AIMI) workshop

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 点云 ：point cloud(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

Safe-SAGE: Social-Semantic Adaptive Guidance for Safe Engagement through Laplace-Modulated Poisson Safety Functions

Safe-SAGE: 通过拉普拉斯调制泊松安全函数实现安全交互的社会-语义自适应引导

Lizhi Yang, Ryan M. Bena, Meg Wilkinson, Gilbert Bahati, Andy Navarro Brenes, Ryan K. Cosner, Aaron D. Ames

机构 * Caltech MCE（Caltech机械工程系） ； Tufts ME（Tufts大学机械工程系） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出Safe-SAGE框架，结合泊松安全函数与拉普拉斯引导场，融合多传感器点云与视觉语义分割，通过多层安全滤波器实现腿式机器人在语义丰富动态环境中的安全导航。

Comments Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026). Copyright transferred to IEEE

Label-Efficient 3D Forest Mapping: Self-Supervised and Transfer Learning for Instance Segmentation, Semantic Segmentation, and Species Classification

标签高效的3D森林映射：自监督与迁移学习用于实例分割、语义分割和物种分类

Aldino Rizaldy, Fabian Ewald Fassnacht, Ahmed Jamal Afifi, Hua Jiang, Richard Gloaguen, Pedram Ghamisi

机构 * Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR), Helmholtz Institute Freiberg for Resource Technology (HIF)（德累斯顿-罗斯托克亥姆霍兹中心（HZDR）、弗里贝格资源技术亥姆霍兹研究所（HIF）） ； Remote Sensing and Geoinformatics, Freie Universität Berlin（柏林自由大学遥感与地理信息学系） ； Institute of Geomatics, BOKU University（博科尼大学测绘学院） ； Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Iceland（爱沙尼亚大学电气与计算机工程学院） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文利用自监督和迁移学习策略，在少量标注数据下提升3D点云中树木实例分割、语义分割和物种分类的性能，并集成统一框架以简化流程。

Imagine2Act: Leveraging Object-Action Motion Consistency from Imagined Goals for Robotic Manipulation

Imagine2Act：利用想象目标中的物体-动作运动一致性进行机器人操作

Liang Heng, Jiadong Xu, Yiwen Wang, Xiaoqi Li, Muhe Cai, Yan Shen, Juan Zhu, Guanghui Ren, Hao Dong

机构 * CFCS, School of Computer Science, Peking University（计算机学院，北京大学） ； PrimeBot ； AGIBOT 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出Imagine2Act框架，通过生成想象目标点云并引入物体-动作一致性策略，将语义和几何约束融入策略学习，解决高精度物体重排任务。

NeuPAN: Direct Point Robot Navigation with End-to-End Model-based Learning

NeuPAN: 基于端到端模型学习的直接点机器人导航

Ruihua Han, Shuai Wang, Shuaijun Wang, Zeqing Zhang, Jianjun Chen, Shijie Lin, Chengyang Li, Chengzhong Xu, Yonina C. Eldar, Qi Hao, Jia Pan

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出NeuPAN，一种实时、高精度、无地图、易部署的机器人运动规划器，通过紧耦合感知-控制框架和端到端模型学习，直接处理原始点云生成无碰撞运动，避免感知到控制的误差传播。

Comments Accepted by TRO 2025; project website: https://hanruihua.github.io/neupan_project/

The Topology of Ill-Posed Questions: Persistent Homology for Detection and Steering in LLMs

病态问题的拓扑：用于大语言模型中检测与引导的持续同调

Guangyu Jiang, Sizhe Tang, Mahdi Imani, Tian Lan

机构 * The George Washington University（乔治华盛顿大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

AI总结 利用持续同调分析LLM内部状态的拓扑结构，统一表示多种病态问题，并实现分类与激活引导，提升响应质量。

Unification of Signal Transform Theory

信号变换理论的统一

Mitchell A. Thornton

专题命中 点云 ：3D vision(abstract)

AI总结 本文基于代数多样性框架，统一了多种信号变换及其连续形式，揭示了其作为协方差不变性的本征基的原理，并提出了基于匹配群发现的算法。

Comments v2: Added Hankel, Hankel (cont.), AR(m)/pedagogical remarks, 10 new references; v3: Added material on matched transforms without a group (non-Schurian association schemes) and a code repository link; v4: Added Dunkl transform theorem

VDW-GNNs: Vector diffusion wavelets for geometric graph neural networks

VDW-GNNs：面向几何图神经网络的向量扩散小波

David R. Johnson, Alexander Sietsema, Rishabh Anand, Deanna Needell, Smita Krishnaswamy, Michael Perlmutter

机构 * Program in Computing, Boise State University, Boise, Idaho, USA（博伊西州立大学计算项目） ； Department of Mathematics, UCLA, Los Angeles, CA, USA（洛杉矶大学数学系） ； Department of Computer Science, Yale University, New Haven, CT, USA（耶鲁大学计算机科学系） ； Department of Genetics, Yale University, New Haven, CT, USA（耶鲁大学遗传学系） ； Department of Mathematics, Boise State University, Boise, Idaho, USA（博伊西州立大学数学系） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

AI总结 提出向量扩散小波（VDW），受向量扩散映射算法启发，可有效融入几何图神经网络（VDW-GNNs），在合成点云和真实风场、神经活动数据上表现良好，并证明其具有框架理论和旋转平移对称性。

Comments Presented at ICML 2026. A previous, shorter version of this work was presented in the "New Perspectives in Advancing Graph Machine Learning" workshop at NeurIPS 2025

Arbor: Explicit Geometric Conditioning for Controllable 3D Asset Generation

Arbor: 用于可控3D资产生成的显式几何条件

Jan-Niklas Dihlmann, Andreas Engelhardt, Simon Donne, Hendrik P. A. Lensch, Mark Boss

机构 * University of Tübingen（图宾根大学） ； Stability AI 纠错

专题命中 3D生成 ：3D generation(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 提出Arbor，通过约束网格作为原生3D控制接口，在冻结去噪器中学习路由附件，实现文本条件3D生成中空间约束的显式控制，提升约束服从性。

Comments Project Page: https://arbor.jdihlmann.com/

Lost in Volume: The CT-SpatialVQA Benchmark for Evaluating Semantic-Spatial Understanding of 3D Medical Vision-Language Models

迷失于体积：CT-SpatialVQA基准用于评估3D医学视觉-语言模型的语义-空间理解

Mashrafi Monon, Umaima Rahman, Asif Hanif, Numan Saeed, Mohammad Yaqub

机构 * Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫扎德人工智能大学） ； New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎克分校） 纠错

专题命中 空间理解 ：spatial understanding(title)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出CT-SpatialVQA基准，评估3D医学视觉-语言模型对3DCT数据的语义-空间理解能力，发现现有模型在语义-空间推理任务中表现不佳，需更深入整合体积证据以确保临床可靠性。

HoloAgent-0: A Unified Embodied Agent Framework with 3D Spatial Memory

HoloAgent-0：具有3D空间记忆的统一具身智能体框架

Xiaolin Zhou, Liu Liu, Tingyang Xiao, Wei Feng, Fa Fu, Xinrui Meng, Xinjie Wang, Jialiang Han, Boyang Yu, Yun Du, Wei Sui, Zhizhong Su

机构 * Horizon Robotics ； D-Robotics Robotics 纠错

专题命中 空间理解 ：spatial understanding(abstract)；分类 cs.CV、cs.RO

AI总结 提出HoloAgent-0统一框架，通过三层耦合结构（具身AgentOS、3D空间记忆、具身技能）实现真实机器人闭环执行，在长程导航、跨机器人协调等任务上验证有效性。

Dense Reward for Multi-View 3D Reasoning with Global Maps and Local Views

基于全局地图与局部视图的多视角3D推理的密集奖励

Jiho Choi, Seonho Lee, Seojeong Park, Hyunjung Shim

机构 * Graduate School of Artificial Intelligence, KAIST, Republic of Korea（韩国科学技术院人工智能研究生院） ； KRAFTON, Republic of Korea（韩国KRAFTON公司） 纠错

专题命中 空间理解 ：3D vision(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出DR-MV3D框架，通过全局一致性奖励和局部轨迹奖励对多视角3D VQA的中间推理过程进行密集监督，提升跨视图推理一致性。

Comments ECCV 2026

Retrieval-Augmented Anatomical Guidance for Text-to-CT Generation

检索增强的解剖引导用于文本到CT生成

Daniele Molino, Camillo Maria Caruso, Paolo Soda, Valerio Guarrasi

机构 * Unit of Artificial Intelligence and Computer Systems, Department of Engineering, Università Campus Bio-Medico di Roma, Rome, Italy（人工智能与计算机系统单位，工程系，罗马生物医学大学，意大利罗马） ； Department of Diagnostics and Intervention, Biomedical Engineering and Radiation Physics, Umeå University, Umeå, Sweden（诊断与介入系，生物医学工程与放射物理，乌梅大学，瑞典乌梅） 纠错

专题命中 其他3D视觉 ：3D vision(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出检索增强方法，通过检索相关临床案例的解剖标注作为结构代理，注入文本条件潜在扩散模型，实现文本到CT生成中语义与解剖信息的融合，提升图像保真度和临床一致性。