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视觉与机器人

自动驾驶

自动驾驶感知、规划、BEV、占用预测、激光雷达和仿真评测。

2026-04-06 至 2026-04-06 共收录 1 信号源:cs.RO, cs.CV, eess.IV, cs.AI

1. 多传感器融合 1 篇

2604.02603 2026-04-06 cs.CV 70%

Rascene: High-Fidelity 3D Scene Imaging with mmWave Communication Signals

Rascene:利用毫米波通信信号实现高保真3D场景成像

Kunzhe Song, Geo Jie Zhou, Xiaoming Liu, Huacheng Zeng

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Michigan State University(密歇根州立大学计算机科学与工程系)

专题命中 多传感器融合 :autonomous driving(abstract);LiDAR(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出Rascene框架,利用毫米波通信信号实现高精度3D场景成像,克服了传统传感器在恶劣环境下的局限性,提供了一种低成本、可扩展的3D感知新途径。

Comments Accepted to CVPR 2026

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