自动驾驶

Weather-Conditioned Branch Routing for Robust LiDAR-Radar 3D Object Detection

针对恶劣天气的分支路由用于鲁棒的激光雷达-雷达3D目标检测

Hongsheng Li, Lingfeng Zhang, Zexian Yang, Liang Li, Rong Yin, Xiaoshuai Hao, Wenbo Ding

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； College of Computer and Data Science, Fuzhou University（福州大学计算机与数据科学学院） ； Institute of Information Engineering, CAS（中国科学院信息工程研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于天气条件的分支路由方法，通过动态调整模态偏好提升恶劣天气下3D目标检测的鲁棒性，实验表明其在K-Radar基准上达到最佳性能。

Part-Level 3D Gaussian Vehicle Generation with Joint and Hinge Axis Estimation

基于关节和铰链轴估计的部件级3D高斯车辆生成

Shiyao Qian, Yuan Ren, Dongfeng Bai, Bingbing Liu

机构 * University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 本文提出生成可动画的3D高斯车辆框架，解决静态生成与可动画车辆模型间的差距，通过部件边 refinement 和运动学推理头预测关节位置和铰链轴。

Comments submitted to IROS 2026

Unsupervised Multi-agent and Single-agent Perception from Cooperative Views

无监督多智能体和单智能体感知：协作视角

Haochen Yang, Baolu Li, Lei Li, Delin Ren, Jiacheng Guo, Minghai Qin, Tianyun Zhang, Hongkai Yu

机构 * Cleveland State University（克利夫兰州立大学） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出UMS框架，通过多智能体协作提升点云密度，利用协作视角进行无监督3D目标检测，实验证明在V2V4Real和OPV2V数据集上性能优于现有方法。

Comments Accepted to CVPR2026

Multimodal Classification Network Guided Trajectory Planning for Four-Wheel Independent Steering Autonomous Parking Considering Obstacle Attributes

四轮独立转向自主泊车的多模态分类网络引导轨迹规划考虑障碍属性

Jingjia Teng, Yang Li, Yougang Bian, Manjiang Hu, Yingbai Hu, Guofa Li, Jianqiang Wang

专题命中 规划控制 ：trajectory planning(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出基于多模态感知网络和混合A*搜索的轨迹规划框架，通过考虑障碍属性提升四轮独立转向车辆在狭窄环境中的导航效率和安全性。

Comments The manuscript in this current form requires substantial revision. For this reason, I request the withdrawal of the submission to allow for comprehensive improvement before resubmission

Trajectory Prediction for Autonomous Driving: Progress, Limitations, and Future Directions

自动驾驶中的轨迹预测：进展、局限与未来方向

Nadya Abdel Madjid, Abdulrahman Ahmad, Murad Mebrahtu, Yousef Babaa, Abdelmoamen Nasser, Sumbal Malik, Bilal Hassan, Naoufel Werghi, Jorge Dias, Majid Khonji

机构 * Khalifa University（哈利法大学） ； New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校） ； Khalifa University, KUCARS-KU Center for Autonomous Robotic Systems（哈利法大学KUCARS自主机器人系统中心） 纠错

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(title)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI

AI总结 本文综述了轨迹预测方法，提出分类体系，概述预测流程，并讨论当前研究领域、问题及未解决的挑战。

Not All Agents Matter: From Global Attention Dilution to Risk-Prioritized Game Planning

并非所有智能体都重要：从全局注意力稀释到风险优先的游戏规划

Kang Ding, Hongsong Wang, Jie Gui, Lei He

机构 * School of Cyberspace Security, Southeast University（东南大学网络空间安全学院） ； School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Vehicle and Mobility School, Tsinghua University（清华大学车辆与运载学院） 纠错

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出风险优先游戏规划方法，通过GameAD框架提升自动驾驶轨迹安全性，实验表明其在复杂环境中表现更优。

Comments 14 pages, 5 figures

A BEV-Fusion Based Framework for Sequential Multi-Modal Beam Prediction in mmWave Systems

基于BEV融合的毫米波系统中顺序多模束预测框架

Jiaming Zeng, Cunhua Pan, Haoyang Weng, Ruijing Liu, Hong Ren, Jiangzhou Wang

专题命中 BEV与占用 ：BEV(title,abstract)；LiDAR(abstract)

AI总结 本文提出基于BEV融合的框架，通过统一相机、激光雷达、雷达和GPS模态，在共享鸟瞰图表示中实现空间一致的多模融合，提升毫米波系统中束预测的准确性。

Comments 13pages,7figures

Learned Elevation Models as a Lightweight Alternative to LiDAR for Radio Environment Map Estimation

学习的高程模型作为LiDAR的轻量级替代方案用于无线电环境图估计

Ljupcho Milosheski, Fedja Močnik, Mihael Mohorčič, Carolina Fortuna

机构 * Department of Communication Systems, Jožef Stefan Institute（Jožef Stefan研究所通信系统系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种两阶段框架，利用卫星RGB图像学习高程模型，替代传统LiDAR数据，提升无线电环境图估计的精度和效率。

Comments 6 pages, 3 figures, 3 tables Submitted to PIMRC 2026

LEAN-3D: Low-latency Hierarchical Point Cloud Codec for Mobile 3D Streaming

LEAN-3D: 低延迟分层点云编解码器用于移动3D流媒体

Yuchen Gao, Qi Zhang

专题命中 激光雷达 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文提出LEAN-3D，一种针对移动3D流媒体的低延迟点云编解码器，通过轻量级学习占用模型和确定性编码方案，实现高效压缩与低能耗。

EfficientMonoHair: Fast Strand-Level Reconstruction from Monocular Video via Multi-View Direction Fusion

EfficientMonoHair: 通过多视图方向融合实现单目视频中的高效发束重建

Da Li, Dominik Engel, Deng Luo, Ivan Viola

机构 * King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出EfficientMonoHair框架，结合隐式神经网络与多视图几何融合，实现单目视频中高效准确的发束重建，通过融合补丁多视图优化和并行发生长策略提升效率与鲁棒性。

Comments 10 pages, 6 figures, conference

Appearance Decomposition Gaussian Splatting for Multi-Traversal Reconstruction

外观分解高斯点云法用于多遍重建

Yangyi Xiao, Siting Zhu, Baoquan Yang, Tianchen Deng, Yongbo Chen, Hesheng Wang

机构 * Department of Automation, Key Laboratory of System Control and Information Processing of Ministry of Education, State Key Laboratory of Avionics Integration and Aviation System-of-Systems Synthesis, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化系，系统控制与信息处理教育部重点实验室，航空电子集成与航空系统综合国家重点实验室） 纠错

专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出ADM-GS框架，通过显式分解静态背景的外观，缓解多遍重建中的外观纠缠问题，采用神经光场和频率分离编码策略提升多遍一致性，实验证明在Argoverse 2和Waymo Open数据集上效果显著。

Sparsity-Aware Voxel Attention and Foreground Modulation for 3D Semantic Scene Completion

稀疏感知体素注意力与前景调节用于3D语义场景补全

Yu Xue, Longjun Gao, Yuanqi Su, HaoAng Lu, Xiaoning Zhang

专题命中 其他自动驾驶 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出VoxSAMNet，通过稀疏感知和语义引导设计，解决单目语义场景补全中体素分布不平衡和泛化能力差的问题，实现更高效准确的3D场景补全。

Comments Accepted at CVPR 2026

Probabilistic Tree Inference Enabled by FDSOI Ferroelectric FETs

基于FDSOI铁电FETs的概率树推断

Pengyu Ren, Xingtian Wang, Boyang Cheng, Jiahui Duan, Giuk Kim, Xuezhong Niu, Halid Mulaosmanovic, Stefan Duenkel, Sven Beyer, X. Sharon Hu, Ningyuan Cao, Kai Ni

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） 纠错

专题命中 其他自动驾驶 ：autonomous driving(abstract)

AI总结 本文提出一种基于FDSOI铁电FETs的硬件平台，实现概率决策树的高效推断，提供高能效的不确定性估计和噪声容忍，优于传统决策树。