自动驾驶

MB-Loc: Multi-planar Bird's-eye-view Localization in outdoor LiDAR scenes

MB-Loc：室外LiDAR场景中的多平面鸟瞰图定位

Ayaan Choudhury, Preet Savalia, Anirudh Pydah, Avinash Sharma

机构 * Indian Institute of Technology Jodhpur（印度理工学院焦特布尔分校） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,title_cn)；BEV(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出MB-Loc框架，通过将LiDAR扫描投影为2.5D多平面鸟瞰图表示，结合KL正则化隐瓶颈和3D空间增强，实现轻量级、视角鲁棒的场景坐标回归定位，在NCLT数据集上达到实时推理并超越现有方法。

SR-LIO++: LiDAR-Inertial Odometry and Quantized Mapping with Caching-Aware Sweep Reconstruction

SR-LIO++: 基于缓存感知扫描重建的LiDAR-惯性里程计与量化建图

Zikang Yuan, Ruiye Ming, Chengwei Zhao, Yonghao Tan, Pingcheng Dong, Yuan Ren, Yuzhong Jiao, Xin Yang, Kwang-Ting Cheng

机构 * ACCESS-AI Chip Center for Emerging Smart Systems, InnoHK Centers, Hong Kong Science Park, Hong Kong, China（新兴智能系统 ACCESS-AI 芯片中心，InnoHK 中心，香港科学公园，香港，中国） ； HongKong University of Science and Technology, HongKong, China（香港理工大学，香港，中国） ； Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China（华中科技大学，武汉，中国） ； Hangzhou Qisheng Intelligent Techology Co. Ltd., Hangzhou, China（杭州启盛智能科技有限公司，杭州，中国） ； Southeast University, Nanjing, China（东南大学，南京，中国） 纠错

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

AI总结 提出SR-LIO++系统，通过扫描重建提高输出频率，并采用缓存机制和量化地图点管理，在资源受限平台上实现高精度、高效率的LiDAR-惯性里程计。

Comments 18 pages, 10 figures

Multi-View In-Cabin Monitoring System for Public Transport Vehicles

公共交通车辆的多视角座舱内监控系统

Evgeny Gorelik, Kenny Dean Karrow, Fikret Sivrikaya, Sahin Albayrak, Christian Baumann

机构 * Technische Universität Berlin（柏林工业大学） ； German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)（德国人工智能研究中心） 纠错

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

AI总结 提出一个多视角座舱内监控数据集，包含同步RGB-D图像和LiDAR数据，并提供3D人体姿态和边界框标注，支持多视角3D检测模型评估。

Comments Submitted to ICDM2026

KinematicRL: A Sim-to-Real Reinforcement Learning Framework For Social Navigation With Kinodynamic Feasibility

KinematicRL: 一种面向社交导航的具有运动学可行性的仿真到现实强化学习框架

Zhiming Xu, Haodong Yang, Chengju Liu, Qijun Chen, Chenpeng Yao

机构 * School of Computer Science and Technology, Tongji University（同济大学计算机科学与技术学院） ； Department of Electronics and Information Engineering, Tongji University（同济大学电子与信息工程学院） ； Shanghai Institute of Intelligent Science and Technology, Tongji University（同济大学上海智能科学与技术研究院） 纠错

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

AI总结 提出KinematicRL框架，通过二阶控制动作空间、基于2D LiDAR的聚类人体追踪和无偏残差门控模块，解决社交导航中仿真到现实的动态可行性问题。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Automation Science and Engineering (T-ASE)

Explore From Sketch: Accelerating UAV Exploration in Large-scale Environments with Prior Maps

从草图探索：利用先验地图加速无人机在大规模环境中的探索

Tiancheng Lai, Yuman Gao, Xiangyu Li, Ruitian Pang, Xingpeng Wang, Siqi Shen, Mengke Zhang, Yin He, Fei Gao, Chao Xu, Yanjun Cao

机构 * Institute of Cyber-Systems and Control, College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院工业控制技术研究所） ； Huzhou Institute, Zhejiang University, and Huzhou Key Laboratory of Autonomous System（浙江大学湖州研究院，湖州市自主系统重点实验室） ； Zhejiang Zhongyan Industry Co., Ltd（浙江中烟工业有限责任公司） ； Differential Robotics Technology Company（微分机器人技术有限公司） 纠错

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

AI总结 提出利用稀疏、未对齐甚至不一致的2D先验地图加速无人机大规模环境探索的框架，通过鲁棒的2D-3D点云配准和层次化视点规划，实现效率提升34.2%。

Comments 25 pages, 22 figures

Contactless 3D Human Body Measurement Using Depth Cameras for Smart Health Monitoring

基于深度相机的非接触式3D人体测量用于智能健康监测

Martha Asare, Xuan Wang, Juan Lopez Alvarenga, Lois Akosua Serwaa, Jinghao Yang

机构 * Department of Computer（计算机系） ； Department of Information（信息系） ； Department of Human Genetics（人类遗传学系） ； University of Texas Rio Grande Valley（德克萨斯大学里奥格兰德谷分校） ； Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 激光雷达 ：occupancy(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出一种基于深度相机和3D点云的非接触式人体测量框架，通过空间滤波、地标选择及体素/网格分析实现身高、臂展、体积和表面积等关键指标的准确估计。

Comments 6 pages, 4 figures. Depth camera-based framework for contactless anthropometric measurement and geometric analysis using 3D point clouds