A Novel Segment-Based Tracking Algorithm for HLT under High-Occupancy and Complex Conditions
一种用于高占能和复杂条件下的新型基于段的跟踪算法
专题命中 感知 ：occupancy(title,abstract)
AI总结 本文提出一种基于跟踪段的新型HLT跟踪算法，通过优化边缘矩阵和合并立体超层段，减少存储段数和边缘矩阵大小，提升HLT跟踪性能，实现数据压缩比达50%-70%。
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。
1. 感知 5 篇
Hardware Utilization and Inference Performance of Edge Object Detection Under Fault Injection
边缘目标检测在故障注入下的硬件利用与推断性能
机构 * Hamm-Lippstadt University of Applied Sciences (HSHL)（哈姆-利普施塔特应用科学大学（HSHL））
专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；occupancy(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究通过故障注入测试评估了TensorRT优化的YOLO模型在边缘平台上的硬件行为，发现其在资源降级下保持稳定性能，为边缘推断可靠性提供硬件层面的视角。
3DTMDet: A Dual-Path Synergy Network of Transformer and SSM for 3D Object Detection in Point Clouds
3DTMDet：一种结合Transformer和SSM的双路径协同网络用于点云中的3D目标检测
机构 * School of Electronic and Optical Engineering（电子与光学工程学院） ； The 28th Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation（中国电子科技集团第二十八研究所） ； College of Astronautics（航天学院） ； School of Information and Communication Engineering（信息与通信工程学院） ； State key Laboratory of Extreme Environment Optoelectronic Dynamic Measurement Technology and Instrument（极端环境光电动态测量技术与仪器国家重点实验室）
专题命中 感知 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出3DTMDet网络，结合SSM和Transformer，解决点云检测中稀疏点与远距离上下文理解的矛盾，通过3D混合Mamba Transformer模块和体素生成模块提升检测性能。
Multimodal Object Detection Under Sparse Forest-Canopy Occlusion
多模态目标检测在稀疏森林冠层遮挡下的应用
机构 * Robotics & AI, Johns Hopkins University, USA（约翰霍普金斯大学机器人与人工智能系，美国） ； Department of Aerospace Engineering, IIT Kanpur（印度理工学院坎浦尔航空航天工程系） ； Senior Principal Flight Control Engineer, ADASI, EDGE Group, Abu Dhabi, UAE（阿布扎赫尔ADASI高级飞行控制系统工程师，EDGE集团）
专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出一种多模态管道，结合激光雷达、可见-热成像融合和合成孔径成像技术，以提高森林冠层下人类检测的可靠性，展示了改进的YOLOv5检测器在热成像和融合图像上的性能。
Learning Context-conditioned Gaussian Overbounds for Convolution-Based Uncertainty Propagation
基于卷积的不确定性传播的上下文条件高斯上界学习
机构 * Department of Aeronautical and Aviation Engineering, The Hong Kong Polytechnic University（航空与航空工程系，香港理工大学）
专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)
AI总结 本文提出一种统一的学习框架，通过训练神经网络生成上下文感知的高斯上界，确保在有限分位数网格上具有可证明的保守性，并在满足三个显式正则性假设时在认证区间内保持连续尾保守性。
2. 规划控制 5 篇
Fast Expanding Safe Circular Regions for Efficient Local Path Planning
快速扩展的安全圆形区域用于高效的局部路径规划
机构 * Robotics and Artificial Intelligence Team（机器人与人工智能团队） ； Luleå University of Technology（卢勒奥理工大学）
专题命中 规划控制 ：LiDAR(summary_cn,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出一种几何算法，通过局部LiDAR扫描生成扩展的圆形区域，实现更快的计算和更长的规划时间，用于局部导航。
Comments Accepted by the IFAC World Congress 2026
Flatness-based trajectory planning for 3D overhead cranes with friction compensation and collision avoidance
基于平坦性的3D龙门起重机轨迹规划方法，包含摩擦补偿与碰撞避免
机构 * Departamento de Informatica e Ingenieria de Sistemas (DIIS)（信息与系统工程系（DIIS）） ； Instituto de Investigacion en Ingenieria de Aragon (I3A)（阿列尼亚工程研究所（I3A）） ； Universidad de Zaragoza（萨拉戈塔大学）
专题命中 规划控制 ：trajectory planning(title)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出一种利用微分平坦性优化3D龙门起重机轨迹生成方法，通过直接纳入非线性摩擦和碰撞避免等复杂约束，实现安全高效的运动控制。
Comments 6 pages, 8 figures. Final version, after peer review and acceptance, submitted to the 23rd IFAC World Congress
Wind-Aware Optimal Trajectory Planning for Efficient Gliding of Fixed-Wing Aerial Systems
考虑风的高效滑翔轨迹规划
机构 * New York University（纽约大学） ； University of California Berkeley（加州大学伯克利分校）
专题命中 规划控制 ：trajectory planning(title)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出非线性多目标轨迹规划器，通过伯恩斯坦多项式生成三次连续轨迹，结合风速估算优化滑翔性能，实验证明在风扰和障碍物情况下具有稳定性和可靠性。
Comments Accepted for publication at IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2026) held in Vienna
Journal ref IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2026) held in Vienna
Constrained MPC-Based Motion Planning for Morphing Quadrotors in Ultra-Narrow Passages under Limited Perception
基于约束MPC的形态四旋翼运动规划在超狭窄通道中的应用
机构 * Department of Civil & Environmental Engineering, Texas A&M University（土木与环境工程系，德克萨斯农工大学）
专题命中 规划控制 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出一种运动规划框架，用于在极端受限环境中为变形四旋翼规划形态和轨迹。通过开发一种新颖的障碍物避障成本函数，使四旋翼能够在有限的2D激光雷达感知下导航通过极狭窄的缝隙。
Best-of-Both-Worlds for Heavy-Tailed Markov Decision Processes
兼顾最佳的双世界方法用于厚尾马尔可夫决策过程
机构 * Institute for Interdisciplinary Information Sciences, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学交叉信息研究院） ； Beijing ZhuoShi Capital Co., Ltd., China（北京中关村资本有限公司） ； ESD, Singapore University of Technology and Design, Singapore（新加坡科技与设计大学ESD学院）
专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)
AI总结 本文提出HT-FTRL-OM和HT-FTRL-UOB算法，针对厚尾马尔可夫决策过程，在对抗环境和自界环境实现最佳双世界保证，分别获得实例无关和对数实例依赖的 regret。
3. 端到端驾驶 1 篇
CLOVER: Closed-Loop Value Estimation and Ranking for End-to-End Autonomous Driving Planning
CLOVER：端到端自动驾驶规划的闭环价值估计与排序
机构 * Department of Automation, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学自动化系） ； Institute for AI Industry Research, Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； School of Electronic Information Engineering, Beihang University（北航电子信息技术学院） ； National College for Excellent Engineers, Beihang University（北航卓越工程师学院）
专题命中 端到端驾驶 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI
AI总结 CLOVER通过闭环价值估计与排序框架，解决端到端自动驾驶规划中训练与评估不匹配的问题，通过生成器和评分器的轻量级架构提升规划器性能，实现更准确的候选轨迹排序。
4. BEV与占用 2 篇
WeatherOcc3D: VLM-Assisted Adverse Weather Aware 3D Semantic Occupancy Prediction
WeatherOcc3D: 借助VLM的恶劣天气感知3D语义占用预测
机构 * Department of Artificial Intelligence（人工智能系） ； Data Engineering Ozyegin University Istanbul, Türkiye（数据工程奥祖根大学伊斯坦布尔，土耳其）
专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；LiDAR(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出一种借助预训练CLIP隐空间的框架，通过语言环境线索指导多传感器融合，解决恶劣天气下传感器可靠性问题，提升3D语义占用预测的鲁棒性。
Spectral-Regime Overlap and Transition-like Behavior in the Blazar Population from Multi-Instrument X-ray and TeV Observations
射流谱域重叠与过渡行为在BLazar种群中的表现：多仪器X射线和TeV观测
专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)
AI总结 通过多仪器观测研究BLazar种群中X射线和TeV光子指数的分布与长期演变，发现光子指数空间存在广泛重叠区域，支持连续而非严格分离的谱分布。
Comments 30 pages, 12 figures, 7 tables, comments are welcome
5. 激光雷达 2 篇
LAPS: Improving Incremental LiDAR Mapping using Active Pooling and Sampling for Neural Distance Fields
LAPS：利用主动池化和采样改进增量激光雷达映射
机构 * Department of Mechanical Engineering, Seoul National University（首尔国立大学机械工程系） ； Oxford Robotics Institute at the University of Oxford（牛津大学机器人研究所）
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
AI总结 LAPS通过主动池化和采样提升增量神经映射的回放管理，提高回放保留和分配，增强重建完整性与几何精度。
Comments accepted at RA-L 2026
Reactive Robot-Centric Safety for Autonomous Navigation in Constrained and Dynamic Environments
反应式机器人中心安全机制用于受约束和动态环境中的自主导航
机构 * Department of Computer Science, Electrical and Space Engineering（计算机科学与电气与空间工程系）
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出一种基于3D激光雷达感知的复合控制屏障函数安全过滤器，用于实时保障自主机器人在受限动态环境中的安全导航，通过现场实验验证其在复杂环境下的可靠性。
Comments 9 pages, 12 figures, currently under review
6. 仿真评测 2 篇
GSDrive: Reinforcing Driving Policies by Multi-mode Future Trajectory Probing with 3D Gaussian Splatting Environment
GSDrive: 通过多模式未来轨迹探查与3D高斯点散布环境强化驾驶策略
机构 * Intelligent Space Robotics Laboratory, Skolkovo Institute of Science and Technology（斯克尔科维科学与技术研究院智能空间机器人实验室） ； Research Center for Intelligent Computing Systems, SKLP, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所智能计算系统研究中心，SKLP） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong, China（香港大学电子与电气工程系） ； SuZhou Automotive Research Institute, Tsinghua University（清华大学苏州汽车研究院） ； School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与移动系统学院）
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 GSDrive通过多模式轨迹探查和3D高斯点散布环境，结合模仿学习与强化学习，提升端到端自动驾驶的训练效果与鲁棒性。
Comments 2nd version
PCASim: Promptable Closed-loop Adversarial Simulation for Urban Traffic Environment
PCASim：可提示的闭环对抗模拟用于城市交通环境
机构 * Shenzhen Research Institute of Shandong University（山东大学深圳研究院） ； School of Airspace Science and Engineering（空天科学与工程学院） ； School of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院）
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出PCASim框架，通过结合对抗场景生成与安全代理训练，提升城市交通环境中的安全性和鲁棒性，实验表明其在领域特定语言生成准确率、场景转换成功率和避障能力方面均有显著提升。
7. 其他自动驾驶 1 篇
NIMO Controller: a self-driving laboratory orchestrator based on the Model Context Protocol
NIMO控制器：基于模型上下文协议的自动驾驶实验室协调器
机构 * National Institute for Materials Science（国家材料科学研究所） ； Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo（东京大学前沿科学研究生院）
专题命中 其他自动驾驶 ：self-driving(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI
AI总结 本文提出基于模型上下文协议的自动驾驶实验室架构，介绍NIMO控制器，通过MCP服务器暴露所有功能，提供可视化编程界面，支持人类和AI代理统一接口。
Comments 9 pages, 4 figures
