自动驾驶

BeyondSight: Object Permanence for End-to-End Autonomous Driving

超越视野：端到端自动驾驶中的物体持久性

Sandro Papais, Letian Wang, Mudit Jain, Behnaz Rezaei, Steven L. Waslander

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Qualcomm Technologies, Inc.（高通技术公司） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(title,abstract)；end-to-end driving(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究针对自动驾驶中物体易被遮挡问题，提出超越视野框架，通过维持持久物体假设解耦物体存在与可观测性，引入nuScenes - Permanence用于训练评估，实验证明该框架显著提升遮挡推理能力，凸显物体持久性对自动驾驶的重要性。

Comments Accepted to ECCV 2026

Zero-shot 3D General Obstacle Detection via Multimodal Foundation Models and Geometry

通过多模态基础模型和几何进行零样本3D通用障碍物检测

Tamás Matuszka, Péter Hajas, Dávid Szeghy

机构 * aiMotive 纠错

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

AI总结 针对自动驾驶中通用障碍物检测难题，提出结合多模态基础模型与几何推理的免训练零样本方法，能精准定位达100米，借基础模型先验提升召回率，还可实现可扩展自动标注。

Comments Accepted to CVPR 2026 AUTOPILOT Workshop

Hydra++: Real-Time Hierarchical 3D Scene Graph Construction With Object-Level Shape Estimation

Hydra++：通过对象级形状估计进行实时分层3D场景图构建

Hyungtae Lim, Nathan Hughes, Xihang Yu, Ruihan Xu, Yun Chang, Jingnan Shi, Rajat Talak, Luca Carlone

机构 * Laboratory for Information & Decision Systems, Massachusetts Institute of Technology（信息与决策系统实验室，麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 研究如何将基于学习的对象形状估计器集成到分层3D场景图管道中，提出Hydra++系统。它结合形状估计和一致性检查，默认配置可在线构建场景图，支持混合配置应对室外挑战，实验证明其提高了对象和场景级重建质量。

Comments 8 pages, 12 figures, accepted in Proc. IEEE/RSJ IROS

Pillar-Voxel Fusion Network for 3D Object Detection in Airborne Hyperspectral Point Clouds

用于空中超光谱点云中3D目标检测的柱体-体素融合网络

Yanze Jiang, Yanfeng Gu, Xian Li

机构 * School of Electronics and Information Engineering, Harbin Institute of Technology（电子与信息工程学院，哈尔滨工业大学） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出PiV-AHPC网络，通过柱体-体素双分支编码器和多级特征融合机制，有效解决空中超光谱点云中3D目标检测的几何-光谱失真问题，实现高精度检测与泛化能力。

Journal ref Sci China Inf Sci, 2026, 69(1): 112301