自动驾驶

DENALI: A Dataset Enabling Non-Line-of-Sight Spatial Reasoning with Low-Cost LiDARs

DENALI：一个支持低成本LiDARs非线性视界空间推理的数据集

Nikhil Behari, Diego Rivero, Luke Apostolides, Suman Ghosh, Paul Pu Liang, Ramesh Raskar

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Technische Universität Berlin（柏林技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DENALI数据集，利用低成本LiDARs的时间分辨直方图实现非线性视界空间推理，展示了其在隐藏物体感知中的应用及性能限制因素。

Stylistic-STORM (ST-STORM) : Perceiving the Semantic Nature of Appearance

Stylistic-STORM (ST-STORM)：感知外观的语义本质

Hamed Ouattara, Pierre Duthon, Pascal Houssam Salmane, Frédéric Bernardin, Omar Ait Aider

机构 * Intelligent Transportation Systems Research Team, Cerema（智能交通系统研究团队，Cerema） ； Clermont Auvergne INP, Université Clermont Auvergne, Institut Pascal, CNRS（克莱蒙奥弗涅INP，克莱蒙奥弗涅大学，帕斯卡尔研究所，CNRS） 纠错

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

AI总结 ST-STORM通过分离外观（风格）与内容的语义模态，改进自监督学习框架，提升对复杂外观现象的识别能力，同时保持语义表现的稳定性。

Comments 20 pages, 16 figures, ICPR 2026 (28th International Conference on Pattern Recognition)

Fed3D: Federated 3D Object Detection

Fed3D: 联邦3D目标检测

Suyan Dai, Chenxi Liu, Fazeng Li, Peican Lin

机构 * School of Automation Science and Enginnering, South China University of Technology（华南理工大学自动化科学与工程学院） ； State Key Laboratory of Robotics, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院沈阳自动化研究所机器人重点实验室） ； Institutes for Robotics and Intelligent Manufacturing, Chinese Academy of Sciences（中国科学院机器人与智能制造研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出Fed3D框架，解决多机器人感知网络中3D目标检测的隐私保护与数据异质性问题，通过局部-全局类感知损失和联邦3D提示模块降低通信成本。

VAGNet: Vision-based Accident Anticipation with Global Features

VAGNet：基于视觉的事故预测与全局特征

Vipooshan Vipulananthan, Charith D. Chitraranjan

机构 * Department of Computer Science and Engineering, University of Moratuwa（moratuwa大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出VAGNet，通过全局特征预测事故，提升实时性与效率，实验显示在四个数据集上精度和响应时间均优于现有方法。

Power in Numbers: Primitive Algorithm for Swarm Robot Navigation in Unknown Environments

数字中的力量：用于未知环境的原始群体机器人导航算法

Yusuke Tsunoda, Shoken Otsuka, Kazuki Ito, Runze Xiao, Keisuke Naniwa, Yuichiro Sueoka, Koichi Osuka

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种简单的群体机器人导航算法，利用机器人数量进行未知环境导航，无需环境感知或复杂通信。

Comments 11 pages, 22 figures

Journal ref Robotics and Autonomous Systems, Volume 198, 2026, 105329, ISSN 0921-8890