自动驾驶

LPRnet: A self-supervised registration network for LiDAR and photogrammetric point clouds

LPRnet：一种用于激光雷达和摄影测量点云的自监督注册网络

Chen Wang, Yanfeng Gu, Xian Li

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

AI总结 LPRnet通过自监督学习和多尺度训练策略，有效整合异构激光雷达与摄影测量点云，提升注册精度与鲁棒性。

Comments 12 pages, 9 figures, 5 tables

Journal ref IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 63 (2025) 1-12

Single-Frame Point-Pixel Registration via Supervised Cross-Modal Feature Matching

基于监督跨模态特征匹配的单帧点像素配准

Yu Han, Zhiwei Huang, Yanting Zhang, Fangjun Ding, Shen Cai, Xiaoyu Tang, Yanchao Dong, Rui Fan

机构 * School of Information and Intelligent Science, Donghua University（信息与智能科学学院，东华大学） 纠错

专题命中 激光雷达 ：autonomous driving(abstract)；LiDAR(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI

AI总结 研究激光雷达点云和相机图像的点像素配准难题，提出基于投影的无检测器框架及重复性评分机制，通过实验证明该方法在单帧激光雷达下能达先进性能，优于现有方法。

Toward quantum scaling advantage in approximate optimization

迈向近似优化中的量子缩放优势

J. Pawłowski, P. Tarasiuk, J. Tuziemski, Ł. Pawela, B. Gardas

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)

AI总结 研究在近似优化中量子缩放优势，用模拟分岔机（SBM）重新审视相关发现，其源于量子动力学，与量子退火有共同特征，获得可比或更优缩放，明确当前量子退火器优势不明显及未来量子设备可实现优势的问题类。

Journal ref Phys. Rev. Applied 26, 014024 (2026)