自动驾驶

Auto-Annotation with Expert-Crafted Guidelines: A Study through 3D LiDAR Detection Benchmark

基于专家制定指南的自动标注：通过3D激光雷达检测基准的探讨

Yechi Ma, Wei Hua, Shu Kong

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Macau（澳门大学） ； Institute of Collaborative Innovation（协同创新研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出通过AutoExpert基准研究基于专家指南的自动标注，利用基础模型实现3D激光雷达数据的检测，最终将mAP提升至25.4。

Look Before You Fuse: 2D-Guided Cross-Modal Alignment for Robust 3D Detection

先看再融合：基于2D引导的跨模态对齐用于鲁棒的3D检测

Xiang Li, Zhangchi Hu, Xiao Xu, Bin Kong

机构 * Institute of Intelligent Machines, Hefei Institutes of Physical Science, Chinese Academy of Sciences（智能机器研究所，合肥物理科学研究院，中国科学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 感知 ：BEV(abstract)；LiDAR(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出利用2D对象先验进行跨模态特征预对齐，解决LiDAR与相机特征的空间错位问题，提升3D检测鲁棒性。

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Semantic Segmentation and Depth Estimation for Real-Time Lunar Surface Mapping Using 3D Gaussian Splatting

基于3D高斯溅射的实时月球表面制图中的语义分割与深度估计

Guillem Casadesus Vila, Adam Dai, Grace Gao

机构 * Department of Aeronautics and Astronautics（航空航天系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种实时制图框架，结合密集感知模型与3D高斯溅射表示，在挑战性环境下实现高精度月球表面制图。

GoalVLM: VLM-driven Object Goal Navigation for Multi-Agent System

GoalVLM: 多智能体系统中基于视觉语言模型的目标导航

MoniJesu James, Amir Atef Habel, Aleksey Fedoseev, Dzmitry Tsetserokou

机构 * Intelligent Space Robotics Laboratory（智能空间机器人实验室） ； Center for Digital Engineering（数字工程中心） ； Skolkovo Institute of Science and Technology（斯克尔科夫科学与技术研究所） 纠错

专题命中 感知 ：BEV(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出GoalVLM，一种基于视觉语言模型的多智能体零样本开放词汇目标导航框架，通过整合SAM3和SpaceOM实现语义优先级探索，无需重新训练即可完成复杂目标导航任务。

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