自动驾驶

CalibBEV: LiDAR-Camera Calibration via BEV Alignment

CalibBEV：基于鸟瞰图对齐的激光雷达-相机标定方法

Filippo D'Addeo, Lorenzo Cipelli, Adriano Cardace, Emanuele Ghelfi, Andrea Zinelli, Massimo Bertozzi

机构 * University of Bologna（博洛尼亚大学） ； University of Parma（帕尔马大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； VisLab srl（VisLab有限公司） ； Ambarella Inc.（安霸公司） 纠错

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

AI总结 CalibBEV是一种激光雷达-相机标定方法，通过两步BEV对齐结合CLIP对比损失实现跨模态统一，在KITTI、nuScenes基准上大幅降低了标定误差，达到最优性能。

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision. 2026. p. 4345-4354

TravKAN: Fast and Interpretable Nonlinear Traversability Analysis with Kolmogorov-Arnold Networks

TravKAN：基于Kolmogorov-Arnold网络的快速可解释非线性可通行性分析

Daniel Fusaro, Simone Mosco, Wanmeng Li, Alberto Pretto

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

AI总结 本文提出基于Kolmogorov-Arnold网络的TravKAN框架，结合LiDAR反射率手工特征，在公开数据集上性能优于传统深度模型，兼具可解释性与高效性，适用于安全关键的机器人可通行性分析。

Comments This paper has been accepted for publication at the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

Sen-Cap: Sensor-Flexible and Noise-Resilient Human Motion Capture via LiDAR-Camera Integration

Sen-Cap：基于激光雷达-相机融合的传感器灵活且抗噪的人体运动捕捉框架

Aoru Xue, Yujing Sun, Yiming Ren, Kwok-Yan Lam, Mao Ye, Yuexin Ma

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Digital Trust Centre, Nanyang Technological University（南洋理工大学数字信托中心） 纠错

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

AI总结 Sen-Cap是一种无需传感器间校准的激光雷达-相机融合人体运动捕捉框架，通过跨传感器运动估计器与抗噪轨迹跟踪器实现灵活部署与强鲁棒性，在多数据集上达最优性能，适用于真实场景。

Comments 16 pages, 8 figures, 4 tables. Accepted at ECCV 2026. Aoru Xue and Yujing Sun contributed equally. Yuexin Ma is the corresponding author

Proteus: A Truncation-Robust Entropy Model for Progressive LiDAR Compression

Proteus：适用于渐进式激光雷达压缩的抗截断熵模型

Yihan Qiu, Xiaodong Lin, Baoquan Zhao, Hailong Jiao, Ge Li

机构 * Peking University（北京大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

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

AI总结 提出名为Proteus的激光雷达压缩编解码器，通过解耦编码实现抗70%比特流截断，在理想信道下优于G-PCC、Draco等标准及Unicorn，可用于安全关键感知场景。

Parameter-Efficient CLIP Adaptation for 3D Understanding via Unified Tokenization

用于3D理解的参数高效CLIP适配：通过统一分词实现

Guofeng Mei, Qinfeng Xiao, Bin Ren, Luigi Riz, Juan Liu, Xiaoshui Huang, Xu Zheng, Nicu Sebe, Ming-Hsuan Yang, Fabio Poiesi

机构 * Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·科塞拉基金会） ； University of Trento（特伦托大学） ； University of Pisa（比萨大学） ； Beijing Forestry University（北京林业大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (GZ)（香港科技大学） ； Shandong University（山东大学） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

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

AI总结 本文提出参数高效框架UTok3D，通过学习尺度归一化3D分词器，实现冻结CLIP视觉主干在无标注情况下对不同尺度点云的复用，完成3D分割任务。

Comments 14 pages, tokenizer

Integrated Localization, Mapping, and Communication through VCSEL-Based Light-emitting RIS (LeRIS)

基于垂直腔面发射激光器（VCSEL）的发光可重构智能表面（LeRIS）实现定位、建图与通信的集成

Rashid Iqbal, Dimitrios Bozanis, Dimitrios Tyrovolas, Sotiris Ioannidis, Christos K. Liaskos, Muhammad Ali Imran, George K. Karagiannidis, Hanaa Abumarshoud

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出基于VCSEL的LeRIS框架，可联合实现用户定位、避障建图与毫米波通信，通过仿真验证其能达到厘米级定位精度、可靠障碍物检测及频谱效率与用户速率增益。

Hybrid BaTiO3/TiO2 Metasurface for Efficient Gigahertz-Speed Free-Space Electro-Optic Modulation

用于高效千兆赫兹速自由空间电光调制的混合BaTiO3/TiO2超表面

Zhongpeng Sun, Kerolos M. A. Yousef, Michael Domm, Agham Posadas, Xudong Li, Marcus Ossiander, Maryna L. Meretska, Yiwei Ju, Isabel Barth, Jason Tischler, Theodore P. Letsou, Moaz Waqar, Amirhassan Shams-Ansari, Xiaoqing Pan, Alexander A. Demkov, Federico Capasso

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)

AI总结 该研究开发混合BaTiO3/TiO2超表面，结合可扩展薄膜生长与纳米加工技术，实现高效千兆赫兹速自由空间电光调制，为激光雷达等领域提供高性能调制器的可扩展方案。

Comments 21 pages, 4 figures, 1 table. Supplementary Information: 27 pages, 11 figures, 7 supplementary notes