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自动驾驶感知、规划、BEV、占用预测、激光雷达和仿真评测。

2026-04-29 至 2026-04-29 共收录 2 信号源:cs.RO, cs.CV, eess.IV, cs.AI

1. 多传感器融合 2 篇

2503.10210 2026-04-29 cs.CV 77%

TARS: Traffic-Aware Radar Scene Flow Estimation

TARS:面向交通的雷达场景流估计

Jialong Wu, Marco Braun, Dominic Spata, Matthias Rottmann

机构 * University of Wuppertal(乌尔姆大学) Osnabrück University(奥斯纳布吕克大学) Aptiv Services Deutschland GmbH(Aptiv Services德国公司)

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

AI总结 本文提出TARS方法,通过交通层面的运动刚性提升雷达场景流估计,结合目标检测与场景流联合优化,构建交通向量场以实现交通层面的场景理解。

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 2025, pp. 26075-26084

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2604.25574 2026-04-29 cs.CV 57%

Control Your Queries: Heterogeneous Query Interaction for Camera-Radar Fusion

掌控你的查询:异构查询交互用于摄像头-雷达融合

Jialong Wu, Yihan Wang, Matthias Rottmann

机构 * Osnabrück University(奥斯纳布吕克大学) University of Wuppertal(乌尔姆大学) Aptiv Services Deutschland GmbH(Aptiv德国服务公司)

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

AI总结 本文提出异构查询交互融合方法,通过结合图像、雷达和可学习的世界查询提升3D目标检测性能,实验显示在nuScenes数据集上达到最佳性能。

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