自动驾驶

Comprehensive Robustness Analysis of LiDAR-based 3D Object Detection in Autonomous Driving

自动驾驶中基于LiDAR的3D物体检测的全面鲁棒性分析

Adwait Chandorkar, Kai Krink, Yerdana Maulenbay, Hasan Tercan, Tobias Meisen

机构 * Institute for TMDT, University of Wuppertal, Germany（TMDT研究所，乌尔姆大学，德国） ； IKB Faculty of Science, University of British Columbia, Canada（科学学院，不列颠哥伦比亚大学，加拿大） 纠错

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

AI总结 针对LiDAR-only 3D物体检测模型对抗鲁棒性研究不足的问题，提出一个综合评估框架，通过结构因子（点云密度、定位）和预测因子（误分类、定位误差、自车距离）分析，发现高容量体素检测器比支柱检测器更易受结构化坐标扰动，非锚点检测器鲁棒性差。

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BIEVR-LIO: Robust LiDAR-Inertial Odometry through Bump-Image-Enhanced Voxel Maps

BIEVR-LIO：通过凸起图像增强体素地图实现鲁棒的激光雷达惯性里程计

Patrick Pfreundschuh, Turcan Tuna, Cedric Le Gentil, Roland Siegwart, Cesar Cadena, Helen Oleynikova

机构 * 1 Autonomous Systems Lab, ETH Z\"urich, Switzerland, 2 Robotic Systems Lab, ETH Z\"urich, Switzerland, 3 Mobile Robotics Lab, ETH Z\"urich, Switzerland -1.5mm 纠错

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

AI总结 本文提出BIEVR-LIO方法，通过高分辨率体素地图表示和信息导向点采样策略，提升在信息稀疏环境下的激光雷达惯性里程计鲁棒性，并在多种场景中实现优异性能。

Physics-Grounded Monocular Vehicle Distance Estimation Using Standardized License Plate Typography

基于标准化车牌字体的单目车辆距离估计

Manognya Lokesh Reddy, Zheng Liu

机构 * Department of Computer and Information Science, University of Michigan-Dearborn（1计算机与信息科学系，密歇根大学-迪尔伯恩分校） ； Department of Industrial and Manufacturing Systems Engineering, University of Michigan-Dearborn（2工业与制造系统工程系，密歇根大学-迪尔伯恩分校） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)；autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 本文提出了一种利用美国标准化车牌字体作为被动标记进行车辆距离估计的方法，通过显式的几何先验知识解决尺度模糊问题，无需训练数据或主动照明，实现了鲁棒的距离、相对速度和碰撞预警。

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