自动驾驶

Person Detection and Tracking from an Overhead Crane LiDAR

从高空起重机Li DAR进行人员检测与跟踪

Nilusha Jayawickrama, Henrik Toikka, Risto Ojala

机构 * School of Engineering Aalto University Espoo, Finland（工程学院 阿尔沃大学 埃斯波芬兰） ； School of Electrical Engineering Aalto University Espoo, Finland（电气工程学院 阿尔沃大学 埃斯波芬兰） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出了一种基于高空起重机Li DAR的人员检测与跟踪方法，通过定制数据集和统一训练协议提升检测性能，并整合轻量级跟踪算法，实现了高精度的实时应用。

Comments 8 pages, 7 figures, 4 tables. Submitted to Ubiquitous Robots (UR) 2026. Code: https://github.com/nilushacj/O-LiPeDeT-Overhead-LiDAR-Person-Detection-and-Tracking

Fusion4CA: Boosting 3D Object Detection via Comprehensive Image Exploitation

Fusion4CA: 通过全面利用图像信息提升3D目标检测

Kang Luo, Xin Chen, Yangyi Xiao, Hesheng Wang

机构 * IRMV Lab, the Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University（IRMV实验室，自动化系，上海交通大学） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；BEV(abstract)；LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Fusion4CA通过全面利用图像信息提升3D目标检测性能，采用对比对齐模块和相机辅助分支，结合认知适配器和坐标注意力模块，在nuScenes数据集上实现69.7%的mAP。

Learning to Drive is a Free Gift: Large-Scale Label-Free Autonomy Pretraining from Unposed In-The-Wild Videos

学习驾驶是免费礼物：从未经处理的现实视频中进行大规模无标签自主性预训练

Matthew Strong, Wei-Jer Chang, Quentin Herau, Jiezhi Yang, Yihan Hu, Chensheng Peng, Wei Zhan

机构 * Applied Intuition ； Stanford University（斯坦福大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；LiDAR(abstract)；driving perception(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种无标签、教师引导的框架，通过未经处理的现实视频学习自动驾驶表示，无需姿态、标签或LiDAR，实现高效的自动驾驶感知和规划。

Comments Accepted at CVPR 2026

DriverGaze360: OmniDirectional Driver Attention with Object-Level Guidance

DriverGaze360: 全向驾驶员注意力与物体级引导

Shreedhar Govil, Didier Stricker, Jason Rambach

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 DriverGaze360通过全向视野和物体级引导方法，实现对驾驶员注意力的高精度预测，提升自动驾驶系统中的空间感知与交互能力。

Comments Accepted to CVPR 2026

Efficient Autonomous Navigation of a Quadruped Robot in Underground Mines on Edge Hardware

在边缘硬件上实现四足机器人在地下矿井中高效自主导航

Yixiang Gao, Kwame Awuah-Offei

机构 * Department of Mining and Explosive Engineering, Missouri University of Science and Technology（采矿与爆炸工程系，密苏里科技大学） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本研究提出了一种在边缘硬件上运行的四足机器人自主导航系统，无需GPU和网络连接，实现了在地下矿井中高效、可靠的自主导航。