自动驾驶

VLC Fusion: Vision-Language Conditioned Sensor Fusion for Robust Object Detection

VLC Fusion：面向鲁棒目标检测的视觉-语言条件传感器融合

Aditya Taparia, Noel Ngu, Mario Leiva, Joshua Shay Kricheli, John Corcoran, Nathaniel D. Bastian, Gerardo Simari, Paulo Shakarian, Ransalu Senanayake

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Department of Computer Science and Engineering, Universidad Nacional del Sur and Institute for Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系，国家南方大学和计算机科学与工程研究所） ； U.S. Department of Defense（美国国防部） ； United States Military Academy（美国军事学院） ； Syracuse University（雪城大学） 纠错

专题命中 多传感器融合 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)；autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出VLC Fusion视觉-语言条件传感器融合框架，利用VLM捕捉环境线索动态调整模态权重，在多传感器融合目标检测任务中，于自动驾驶与军事目标数据集上较传统方法实现更优性能。

Comments 27 pages, 20 figures, Accepted for presentation at ECML PKDD 2026, Shortlisted for the Best Research Track Student Paper Award

RISE: Single Static Radar-based Indoor Scene Understanding

RISE：基于单静态雷达的室内场景理解

Kaichen Zhou, Laura Dodds, Sayed Saad Afzal, Fadel Adib

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Cartesian Systems 纠错

专题命中 多传感器融合 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出RISE系统，利用毫米波雷达的多径反射（传统视为噪声）编码几何线索，通过双角度多径增强和模拟到现实的分层扩散框架，实现布局重建和物体检测，在50,000帧数据集上布局重建倒角距离降低60%，首次实现基于毫米波雷达的物体检测。