3D 视觉

Learning Motion Feasibility from Point Clouds in Cluttered Environments

从杂乱环境中的点云学习运动可行性

Sajid Ansari, Arthi, Girish Varma, Antony Thomas

机构 * International Institute of Information Technology Hyderabad（国际信息技术学院海得拉巴） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(title)；分类 cs.RO

AI总结 提出直接从RGB-D观测学习7自由度机械臂运动可行性预测的方法，构建包含270万抓取可行性标签的大规模基准，并评估三种分类器架构，最佳模型GRASPFC-PTX在新型物体上AUROC达0.996且预测速度远超基于采样的运动规划器。

UAV-MapFusion: RTK-Aligned Uncertainty-Aware Coarse-to-Fine Multi-Session UAV Mapping

UAV-MapFusion: RTK对齐的不确定性感知粗到细多会话无人机建图

Feng Pan, Chunran Zheng, Bing Xue, Yukang Cui, Jiayu Wen, Zhiyu Chen, Wei Wang

机构 * College of Automation, Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学自动化学院） ； Department of Mechanical Engineering, University of Hong Kong（香港大学机械工程系） ； College of Mechatronics and Control Engineering, Shenzhen University（深圳大学机电与控制工程学院） 纠错

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

AI总结 提出一种不确定性感知的多会话点云地图合并与粗到细优化系统，通过RTK时空对齐和迭代平面因子优化，在抑制长距离漂移的同时保持局部几何精度。

Comments 8 pages, 5 figures, accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

UniFlow: Zero-Shot LiDAR Scene Flow for Autonomous Vehicles

UniFlow: 自动驾驶车辆的零样本激光雷达场景流

Siyi Li, Qingwen Zhang, Ishan Khatri, Kyle Vedder, Eric Eaton, Deva Ramanan, Neehar Peri

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

AI总结 提出UniFlow，一种跨多数据集训练的激光雷达场景流前馈模型，无需架构修改即可泛化到未见传感器，在Waymo和nuScenes上分别提升5.1%和35.2%，并在TruckScenes和AEVAScenes上超越先前数据集专用模型30.1%和22.5%。

Comments This work has been accepted to the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026. Project Page: https://lisiyi777.github.io/UniFlow/

Multi-Modal Environment-Aware Beam Management for Massive MIMO: A Geometry-Driven Virtual Base Station Framework

大规模MIMO的多模态环境感知波束管理：一种几何驱动的虚拟基站框架

Yijie Bian, Wei Guo, Jie Yang, Shenghui Song, Jun Zhang, Shi Jin, Khaled B. Letaief

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

AI总结 提出几何驱动框架，利用3D LiDAR点云和位置信息构建虚拟基站数据库，通过镜像对称建模主导反射路径，实现粗信道重建和低开销波束训练，并采用双智能体深度强化学习协调波束选择，提升波束管理效率。

An Evaluation of Decentralized Group Formation Techniques for Flying Light Specks

飞行光点去中心化编队技术的评估

Hamed Alimohammadzadeh, Heather Culbertson, Shahram Ghandeharizadeh

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

AI总结 本文评估了四种去中心化编队技术，用于飞行光点（FLS）的3D显示，发现随机子集（RS）技术在小规模编队（G≤5）中表现最优，而最近可用邻居优先（CANF）技术在大规模编队（G≥10）中表现更佳。

Comments Appeared in ACM Multimedia Asia 2023 (MMAsia '23), December 06-08, 2023, Tainan, Taiwan. ACM, New York, NY, USA, 7 pages

ABE-VVS: Attribute-Based Encrypted Volumetric Video Streaming

ABE-VVS：基于属性的加密体积视频流

Mohammad Waquas Usmani, Susmit Shannigrahi, Michael Zink

专题命中 点云 ：point cloud(abstract)

AI总结 提出ABE-VVS框架，通过选择性加密点云坐标实现轻量级DRM，降低计算开销和延迟，实验表明仅加密X坐标可减少50%加密时间和80%解密时间，并实现零缓冲。

Comments Version 2: Extended to include experiments with RAM-based caching. The manuscript now contains 11 pages and 7 figures (including subfigures)