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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。

2026-07-22 至 2026-07-22 共收录 3 信号源:cs.RO, cs.CV, eess.IV, cs.AI

1. 激光雷达 3 篇

2607.18578 2026-07-22 cs.RO eess.SP 新提交 79%

Two-Stage Extrinsic Calibration of a Static Line-Scanning Lidar with a Rotary Platform

基于旋转平台的静态线扫描激光雷达的两阶段外部校准

Vikram Shree, Hike Danakian, Long Nguyen, Rajanish Gokidi, Patrick Nercessian

机构 * SiLC Technologies(SiLC技术公司)

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

AI总结 研究基于旋转平台的静态线扫描激光雷达校准问题,探索自动方法静态和动态估计旋转轴变换,通过真实数据集验证算法并研究其收敛特性。

Comments 8 pages, 13 figures. Manuscript accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

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2601.06442 2026-07-22 cs.CV cs.RO 版本更新 73%

WHU-PCPR: A cross-platform heterogeneous point cloud dataset for place recognition in complex urban scenes

WHU-PCPR:用于复杂城市场景中地点识别的跨平台异构点云数据集

Xianghong Zou, Jianping Li, Yandi Yang, Weitong Wu, Yuan Wang, Qiegen Liu, Zhen Dong

机构 * School of Advanced Manufacturing, Nanchang University(南昌大学先进制造学院) School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University(南洋理工大学电子与电气工程学院) Department of Geomatics Engineering, University of Calgary(卡尔加里大学测绘工程系) School of Earth Sciences and Engineering, Hohai University(河海大学地球科学与工程学院) School of Geography and Environment, Jiangxi Normal University(江西师范大学地理与环境学院) School of Information Engineering, Nanchang University(南昌大学信息工程学院) State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University(武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室) Hubei Luojia Laboratory(湖北省珞珈实验室)

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

AI总结 针对现有PCPR数据集在场景、平台和传感器方面缺乏多样性的问题,建立跨平台异构点云数据集WHU-PCPR,其具备独特特征。基于此对几种PCPR方法评估分析,讨论关键挑战与未来方向,推动相关研究发展。

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2509.03262 2026-07-22 cs.CV 57%

PI3DETR: Parametric Instance Detection of 3D Point Cloud Edges With a Geometry-Aware 3DETR

PI3DETR:基于几何感知的3D点云边缘参数实例检测

Fabio F. Oberweger, Michael Schwingshackl, Vanessa Staderini

机构 * AIT Austrian Institute of Technology Center for Vision, Automation & Control(奥地利技术研究院视觉、自动化与控制中心)

专题命中 激光雷达 :LiDAR(abstract);分类 cs.CV

AI总结 PI3DETR通过几何感知的匹配策略和专用损失函数,实现对多种参数化曲线的统一检测,提升3D点云边缘检测的鲁棒性和实用性。

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