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自动驾驶感知、规划、BEV、占用预测、激光雷达和仿真评测。

2026-07-27 至 2026-07-27 共收录 5 信号源:cs.RO, cs.CV, eess.IV, cs.AI

1. 激光雷达 5 篇

2607.22172 2026-07-27 cs.CV cs.RO 新提交 81%

JustDepth: Real-Time Radar-Camera Depth Estimation with Single-Scan LiDAR Supervision

JustDepth:基于单扫描激光雷达监督的实时雷达-相机深度估计

Wooyung Yun, Dongwook Kim, Soomok Lee

机构 * Ajou University(韩国亚洲大学) Kennesaw State University(肯尼索州立大学)

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

AI总结 研究自动驾驶系统中雷达-相机深度估计问题,提出单阶段JustDepth方法,仅用雷达、相机和单扫描激光雷达训练,能聚合雷达回波解耦运行时与点数,融合模态传播深度,减轻条纹伪影,相比先进方法减少推理时间并降低条纹伪影。

Comments Project page: https://github.com/TPyun/JustDepth

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters ( Volume: 11, Issue: 3, March 2026)

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2607.22145 2026-07-27 cs.RO 新提交 79%

Flight-Ready LiDAR-Inertial Odometry for Embedded Drone Platforms

适用于嵌入式无人机平台的飞行就绪激光雷达惯性里程计

Alvaro J. Gaona, David Perez-Saura, Francisco J. Anguita, Pascual Campoy

机构 * Centre for Automation and Robotics C.A.R. (UPM-CSIC), Universidad Politécnica de Madrid(马德里理工大学自动化与机器人技术中心C.A.R.(马德里理工大学-西班牙科学研究委员会))

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

AI总结 研究针对开源LIO系统在无人机应用时的不足,识别其架构缺陷,通过IMU速率前向传播等改进,提升里程计输出频率至200Hz,保持数据连续性,经无人机实验验证,改进可直接用于FAST-LIO2相关实现。

Comments 7 pages, 5 figures, Accepted in IMAV 2026

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2604.19596 2026-07-27 cs.CV 70%

PC2Model: ISPRS benchmark on 3D point cloud to model registration

PC2Model:ISPRS基准在点云到模型配准

Mehdi Maboudi, Said Harb, Jackson Ferrao, Kourosh Khoshelham, Yelda Turkan, Karam Mawas

机构 * 1 Institute of Geodesy

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

AI总结 本文提出PC2Model基准,通过结合模拟点云与真实扫描数据,解决点云到模型配准中的稀疏性、噪声等问题,提升跨领域模型泛化能力。

Comments ISPRS Congress 2026, Toronto

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2604.02441 2026-07-27 cs.RO 版本更新 70%

Adaptive Learned State Estimation based on KalmanNet

基于KalmanNet的自适应学习状态估计

Arian Mehrfard, Bharanidhar Duraisamy, Stefan Haag, Florian Geiss, Mirko Mählisch

机构 * Mercedes-Benz AG(梅赛德斯-奔驰集团) Institute for Autonomous Driving, University of the Bundeswehr Munich(慕尼黑联邦国防军大学自动驾驶研究所)

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

AI总结 本文提出AM-KNet,通过引入传感器特定的测量模块和超网络实现多传感器自动驾驶中的自适应状态估计,提升真实世界汽车数据的估计精度和跟踪稳定性。

Comments Pending release approval from company

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2607.21986 2026-07-27 cs.RO 新提交 57%

Mag4D-SLAM Dataset: A Repeated-Traversal Multi-Modal 4D Geomagnetic Dataset for Localization and Mapping

Mag4D-SLAM数据集:用于定位和映射的重复遍历多模态4D地磁数据集

Bibhutibhusan Nayak, Hyoseok Ju, Giseop Kim

机构 * Department of Robotics and Mechatronics Engineering, DGIST(大邱庆北科学技术院机器人与机电工程系)

专题命中 激光雷达 :LiDAR(abstract);分类 cs.RO

AI总结 该研究提出Mag4D-SLAM这一首个大规模室外地磁SLAM数据集,含多传感器同步测量与地面真值姿态。通过重复遍历实验分析磁场重复性等特性,支持偏航漂移缓解等研究,还能开启地磁传感补充其他模态及应对特殊情况的新研究。

Comments Accepted to IROS 2026. 8 pages, 8 figures. *Bibhutibhusan Nayak and Hyoseok Ju contributed equally to this work

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