自动驾驶

Geo-EVS: Geometry-Conditioned Extrapolative View Synthesis for Autonomous Driving

Geo-EVS：基于几何条件的外推视图合成用于自动驾驶

Yatong Lan, Rongkui Tang, Lei He

机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与运载学院） ； State Key Laboratory of Intelligent Green Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学智能绿色车辆与移动国家重点实验室） ； School of Science, Minzu University（中央民族大学理学院） ； Chongqing Changan Automobile Co., Ltd.（重庆长安汽车股份有限公司） 纠错

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

AI总结 Geo-EVS通过几何条件化框架提升自动驾驶中稀疏视图合成的几何精度，尤其在高角度和低覆盖率场景中表现优异，并改进下游3D检测性能。

Splatblox: Traversability-Aware Gaussian Splatting for Outdoor Robot Navigation

Splatblox：面向户外机器人导航的可通行性感知高斯点绘制

Samarth Chopra, Jing Liang, Gershom Seneviratne, Yonghan Lee, Jaehoon Choi, Jianyu An, Stephen Cheng, Dinesh Manocha

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） 纠错

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

AI总结 Splatblox通过融合RGB图像和LiDAR点云，构建了具有几何和语义信息的可通行性感知ESDF，实现户外复杂环境下的实时自主导航，实验表明其在可通行性判断和路径规划方面优于现有方法。

A fast and automated approach for urban CFD simulations: integration with meteorological predictions and its application to drone flights

一种快速且自动化的城市CFD模拟方法：与气象预测的整合及其在无人机飞行中的应用

Marcos Suárez-Vázquez, Sylvana Varela Ballesta, Alberto Otero-Cacho, Alberto P. Muñuzuri, Jorge Mira

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)

AI总结 本文提出一种快速自动方法，结合LiDAR和地籍数据与CFD模拟，用于城市风场重建，通过整合气象预测简化几何生成，提升无人机飞行模拟效率。

Journal ref Urban Climate 64, 102664 (2025)