自动驾驶

LiDAR-EVS: Enhance Extrapolated View Synthesis for 3D Gaussian Splatting with Pseudo-LiDAR Supervision

LiDAR-EVS: 通过伪LiDAR监督增强3D高斯点云的外推视角合成

Yiming Huang, Xin Kang, Sipeng Zhang, Hongliang Ren, Weihua Zhang, Junjie Lai

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出LiDAR-EVS，通过伪LiDAR监督和空间约束dropout正则化，提升自动驾驶中外推视角LiDAR合成的鲁棒性与泛化能力，实验表明其在三个数据集上均取得最优性能。

Comments 22 pages, 8 figures

Voronoi-based Second-order Descriptor with Whitened Metric in LiDAR Place Recognition

基于Voronoi的二级描述符与白化度量在激光雷达地点识别中的应用

Jaein Kim, Hee Bin Yoo, Dong-Sig Han, Byoung-Tak Zhang

机构 * Interdisciplinary Program in Neuroscience（神经科学跨学科项目） ； Département d’Informatique, École Normale Supérieure (ENS)（高等师范学院计算机系） ； Department of Computing, Imperial College London（伦敦帝国理工学院计算系） ； Dept. of Computer Science and Engineering, Seoul National University（首尔国立大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于Voronoi的二级描述符方法，通过白化度量提升激光雷达地点识别的鲁棒性，实验表明其在Oxford Robotcar和Wild-Places数据集上性能优越。

Comments Accepted at ICRA 26

D-Compress: Detail-Preserving LiDAR Range Image Compression for Real-Time Streaming on Resource-Constrained Robots

D-Compress：面向资源受限机器人实时流媒体的细节保留激光雷达范围图像压缩

Shengqian Wang, Chang Tu, He Chen

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.RO、eess.IV

AI总结 本文提出D-Compress，一种面向资源受限机器人实时流媒体的细节保留激光雷达范围图像压缩框架，通过自适应离散小波变换和新的率失真优化算法，在高压缩比下保持几何精度和下游任务性能。

Comments To appear in IEEE ICRA 2026

RegFormer++: An Efficient Large-Scale 3D LiDAR Point Registration Network with Projection-Aware 2D Transformer

RegFormer++：一种高效的大规模3D激光雷达点云配准网络，具有投影感知的2D变换器

Jiuming Liu, Guangming Wang, Zhe Liu, Chaokang Jiang, Haoang Li, Mengmeng Liu, Tianchen Deng, Marc Pollefeys, Michael Ying Yang, Hesheng Wang

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出RegFormer++，一种高效的3D点云配准网络，通过投影感知的2D变换器提升鲁棒性，无需额外后处理，实验表明在KITTI、NuScenes和Argoverse数据集上性能优异。

LOSC: LiDAR Open-voc Segmentation Consolidator

LOSC：激光雷达开放词汇分割整合器

Nermin Samet, Gilles Puy, Renaud Marlet

机构 * LIGM, Ecole des Ponts, Univ Gustave Eiffel, CNRS（LIGM，巴黎理工大学，埃菲尔大学，CNRS） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文研究了基于图像的视觉-语言模型在驾驶场景中对激光雷达扫描进行开放词汇分割的应用，通过整合标签提升空间时间一致性与图像增强鲁棒性，提出LOSC方法在nuScenes和SemanticKITTI上优于现有最佳方法。

Comments 3DV 2026, Oral

Towards Balanced Multi-Modal Learning in 3D Human Pose Estimation

迈向3D人体姿态估计中多模态学习的平衡

Mengshi Qi, Jiaxuan Peng, Xianlin Zhang, Huadong Ma

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出一种平衡多模态学习方法，利用RGB、LiDAR、毫米波和WiFi数据，通过Shapley值算法评估模态贡献并解决模态不平衡问题，提升复杂环境下3D姿态估计性能。

Comments Accepted by CVPR 2026

Walking Further: Semantic-aware Multimodal Gait Recognition Under Long-Range Conditions

行走更远：基于语义的多模态步态识别在远距离条件下的应用

Zhiyang Lu, Wen Jiang, Tianren Wu, Zhichao Wang, Changwang Zhang, Siqi Shen, Ming Cheng

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出LRGait基准和EMGaitNet框架，通过语义引导融合和跨模态对齐提升远距离步态识别性能，验证了方法的有效性。

Comments Accepted by AAAI 2026

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/