自动驾驶

APEX: Learning Adaptive High-Platform Traversal for Humanoid Robots

APEX: 为双足机器人学习适应性高平台穿越

Yikai Wang, Tingxuan Leng, Changyi Lin, Shiqi Liu, Shir Simon, Bingqing Chen, Jonathan Francis, Ding Zhao

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Bosch Center for Artificial Intelligence（博世人工智能中心） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)；分类 cs.RO

AI总结 APEX通过感知和攀爬行为实现双足机器人高平台穿越，结合地形适应和安全正则化，实现高效探索与稳健适应。

Comments Project Website: https://apex-humanoid.github.io/

A Data Efficiency Study of Synthetic Fog for Object Detection Using the Clear2Fog Pipeline

使用Clear2Fog管道研究合成雾的数据效率

Mohamed Ahmed Mohamed, Xiaowei Huang

机构 * Waymo Open Dataset（Waymo开放数据集） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出Clear2Fog管道，通过物理模拟生成雾数据，研究环境多样性对模型鲁棒性的影响，发现混合密度数据训练模型优于固定密度数据，且通过调整学习率可克服合成偏见。

Comments Accepted to Neurocomputing. Project code and experimental configs available at https://github.com/mmohamed28/Clear2Fog

Journal ref Neurocomputing, Vol. 703, 134798, 2026

RadarGen: Automotive Radar Point Cloud Generation from Cameras

RadarGen：从摄像头生成汽车雷达点云

Tomer Borreda, Fangqiang Ding, Sanja Fidler, Shengyu Huang, Or Litany

机构 * Technion（技术学院） ； MIT（麻省理工学院） ； NVIDIA（英伟达） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：BEV(summary_cn,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI

AI总结 RadarGen通过扩散模型从摄像头图像生成逼真的雷达点云，结合BEV对齐的深度、语义和运动线索，提升雷达生成的物理合理性与多模态模拟能力。

Comments ECCV 2026. Project page: https://radargen.github.io/