自动驾驶

Explainability-Aware Frustum Attack: Exposing Structural Vulnerabilities in LiDAR-Based 3D Object Detectors

可解释性感知的视锥攻击：揭示基于LiDAR的3D目标检测器中的结构脆弱性

Chengzeng You, Binbin Xu, Soteris Demetriou

机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(title,title_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出可解释性引导的对抗分析方法，通过SALL方法生成通用显著性图，并设计EFA攻击，仅扰动最关键的视锥区域，在KITTI和nuScenes上使检测召回率下降超15个百分点，同时减少25-50%的扰动视锥数。

Comments European Conference on Computer Vision (ECCV), September 2026

GaussianFusion: Unified 3D Gaussian Representation for Multi-Modal Fusion Perception

GaussianFusion：用于多模态融合感知的统一3D高斯表示

Xiao Zhao, Chang Liu, Mingxu Zhu, Zheyuan Zhang, Linna Song, Qingliang Luo, Chufan Guo, Kuifeng Su

机构 * Tencent, Autonomous Driving Lab（腾讯自动驾驶实验室） 纠错

专题命中 感知 ：BEV(abstract,abstract_cn)；occupancy(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出基于3D高斯表示的多模态融合框架GaussianFusion，通过连续3D高斯空间统一多模态特征，保留细节，支持多种3D感知任务，在nuScenes上检测NDS提升2.6，占用预测mIoU提升1.55且速度提升450%。

Comments ICLR 2026

NOVA: Next-step Open-Vocabulary Autoregression for 3D Multi-Object Tracking in Autonomous Driving

NOVA：自动驾驶中3D多目标跟踪的下一步开放词汇自回归

Kai Luo, Xu Wang, Rui Fan, Kailun Yang

机构 * College of Mechanical and Vehicle Engineering, Hunan University（湖南大学机械与运载工程学院） ； State Key Laboratory of Intelligent Autonomous Systems, Tongji University（同济大学智能自主系统国家重点实验室） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(title)；分类 cs.RO、cs.CV、eess.IV

AI总结 提出NOVA方法，通过自回归关联将3D多目标跟踪转化为轨迹条件时空语义序列完成，利用大语言模型实现开放词汇泛化，在nuScenes等数据集上显著提升新类别跟踪性能。

Comments Accepted to IROS 2026. Code will be available at https://github.com/xifen523/NOVA

RC-GeoCP: Geometric Consensus for Radar-Camera Collaborative Perception

RC-GeoCP：雷达-相机协同感知的几何一致性

Xiaokai Bai, Lianqing Zheng, Runwei Guan, Siyuan Cao, Songkai Wang, Huiliang Shen

机构 * College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息科学与电子工程学院） ； School of Automotive Studies, Tongji University（同济大学汽车学院） ； Thrust of Artificial Intelligence, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 提出首个4D雷达与相机协同感知框架RC-GeoCP，通过雷达锚定几何一致性解决深度模糊和空间分散导致的错位，实现高效通信与全局一致表示。

Comments 11 pages, 6 figures, 9 tables

Learning Category-level Last-meter Navigation from RGB Demonstrations of a Single-instance

从单实例RGB演示中学习类别级最后米导航

Tzu-Hsien Lee, Fidan Mahmudova, Karthik Desingh

机构 * University of Minnesota, Twin Cities（明尼苏达大学 Twin Cities 分校） 纠错

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

AI总结 提出面向对象的模仿学习框架，利用RGB观测实现四足移动机械臂在最后米阶段的精确导航，无需深度或地图先验，在类别级泛化中达到高成功率。

Towards Accurate State Estimation: Motion Dynamics Kalman Filter for 3D Multi-Object Tracking

迈向精确状态估计：用于3D多目标跟踪的运动动力学卡尔曼滤波器

Mohamed Nagy, Naoufel Werghi, Bilal Hassan, Jorge Dias, Majid Khonji

机构 * Khalifa University（哈利法大学） ； New York University of Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校） 纠错

专题命中 感知 ：self-driving(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 提出运动动力学卡尔曼滤波器（MD-KF），通过将连续测量间运动变化建模为高斯分布并自适应调整加权运动模型，克服恒定运动假设，在保持模型单一性的同时提升遮挡和静止目标的状态估计精度与计算效率。