视觉与机器人

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。

2026-07-20 至 2026-07-20 共收录 2 篇信号源：cs.RO, cs.CV, eess.IV, cs.AI

1. 激光雷达 2 篇

2607.15889 2026-07-20 cs.CV 新提交 80%

Hardware-triggered Time Synchronization of Roadside Multi-lidar, Multi-camera Measurement System for Accurate Data Alignment

用于精确数据对齐的路边多激光雷达、多摄像头测量系统的硬件触发时间同步

Shiva Agrawal, Savankumar Bhanderi, Zhiran Yan, Gordon Elger

机构 * Technische Hochschule Ingolstadt（英戈尔施塔特技术大学）

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

AI总结研究路边多激光雷达与多摄像头系统数据对齐问题，提出开源、简单、模块化的硬件触发时间同步电路，通过实验评估其对时空对齐的影响，实现跨传感器一致性最大化，为多传感器同步提供低成本可扩展方案。

Comments Accepted at the IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2026). Code and hardware design: https://github.com/shiva-THI/hardware-trigger-time-sync-lidar-cameras

2607.16156 2026-07-20 cs.LG cs.SY eess.SY 新提交 78%

PRISA: Proactive Infrastructure LiDAR Framework for Intersection Safety Assessment

PRISA：用于交叉路口安全评估的主动式基础设施激光雷达框架

Tam Bang, Hussam Abubakr, Emiliano de la Garza Villarreal, Truc Phuong Nguyen, Austin Harris, Toru Hirano, Mina Sartipi, Yunfei Xu, Hoang H. Nguyen

机构 * University of Tennessee at Chattanooga（田纳西大学查塔努加分校）

专题命中激光雷达：LiDAR(title,abstract)

AI总结研究针对城市交叉路口危险问题，提出PRISA框架，利用隐私保护、低光鲁棒的路边传感器，通过自动整理训练数据训练轨迹预测模型，进行连续运动预测和双重替代安全评估，经实验验证其在交叉路口安全监测方面具有实际可行性。

Comments Accepted for publication at the 2026 IEEE 29th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2026). 8 pages, 2 figures