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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。

2026-07-09 至 2026-07-09 共收录 4 信号源:cs.RO, cs.CV, eess.IV, cs.AI

1. 感知 4 篇

2607.06896 2026-07-09 cs.RO cs.CV 新提交 84%

Dynamic Object Detection and Tracking in Construction: A Fisheye Camera and LiDAR Sensor Fusion Model

建筑中的动态目标检测与跟踪:一种鱼眼相机与激光雷达传感器融合模型

Yilong Chen, Huili Huang, Yong K. Cho

机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院)

专题命中 感知 :LiDAR(title,abstract);occupancy(abstract);分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 针对建筑等复杂环境中机器人动态目标检测与跟踪问题,提出融合鱼眼相机与激光雷达传感器的框架,通过在配准点云里识别移动物体、投影坐标分配语义标签并结合图像检测更新卡尔曼滤波器观测,具有高精度、简单且鲁棒的特点。

Comments 4 pages, 8 figures, submitted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2025 Future of Construction Workshop

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2607.07357 2026-07-09 cs.RO cs.AI 新提交 62%

HumAIN: Human-Aware Implicit Social Robot Navigation

HumAIN:人类感知的隐式社交机器人导航

Daeun Song, Nhat Le, Jeffrey Chen, Mohammad Nazeri, Amirreza Payandeh, Rohan Chandra, Reuth Mirsky, Ross Mead, Ling Xiao, Xuesu Xiao

机构 * Ewha Womans University(梨花女子大学) George Mason University(乔治梅森大学) University of Virginia(弗吉尼亚大学) Tufts University(塔夫茨大学) Semio(Semio公司) Hokkaido University(北海道大学)

专题命中 感知 :trajectory planning(abstract);分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 研究提出HumAIN框架,通过知识蒸馏将隐式社交线索融入机器人导航规划。利用基于Transformer的教师模型学习强大表示,蒸馏到轻量级学生模型。实验表明该方法能有效提升轨迹预测指标,在资源受限平台实现类人导航意识。

Comments 8 pages, 4 figures. Accepted to the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

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2607.06700 2026-07-09 cs.RO 新提交 57%

CILC: Cryptographically-secure Inter-agent Loop Closure Candidate Detection for Multi-Agent Collaborative SLAM

CILC:用于多智能体协作SLAM的加密安全的智能体间闭环候选检测

Andrew Fishberg, Yixuan Jia, Jonathan P. How

机构 * Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院)

专题命中 感知 :LiDAR(abstract);分类 cs.RO

AI总结 研究多智能体协作SLAM中智能体间闭环候选检测问题,提出CILC系统,利用安全多方计算仅对隐私敏感且计算量轻的GD相似性比较步骤进行加密处理,在模拟和硬件实验中验证其能保持实时性、通信可行并减轻信息泄露。

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2606.16106 2026-07-09 cs.PF cs.AR cs.DC 新提交 50%

Edge-Inference Governors Need Memory-Clock State

超越CPU-GPU频率:内存时钟和尾部效应对边缘推理延迟估计的影响

Jaehoon Kang

专题命中 感知 :occupancy(abstract)

AI总结 通过测量NVIDIA Jetson Orin Nano,发现内存时钟是缺失的维度、聚合丢失率隐藏突发性、频率切换存在延迟,这些现象超出传统频率感知延迟模型的范围。

Comments 23 pages, 15 figures, 23 tables. Code and data: https://github.com/dankang21/jetson-latency-lab ; traces: https://zenodo.org/records/21236659

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