自动驾驶

A Closed-Form Dual-Barrier CBF Safety Filter for Holonomic Robots on Incrementally Built Occupancy Grid Maps

基于增量构建占据栅格地图的全向机器人闭式双障碍CBF安全滤波器

Himanshu Paudel, Basanta Joshi, Dhirendra Raj Madai, Alina Bartaula, Biman Rimal, Sanjay Neupane

机构 * Raspberry Pi（树莓派） ； PX4 ； CUAV Nano 7 ； Raspberry Pi 4B quadrotor（树莓派4B四旋翼无人机） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出一种闭式双障碍控制障碍函数安全滤波器，通过解析推导占据栅格地图的符号距离场，同时避免已映射障碍物并限制进入未探索区域，实现全向机器人在资源受限平台上的实时安全控制。

Monocular Open Vocabulary Occupancy Prediction for Indoor Scenes

单目开放词汇占用预测用于室内场景

Changqing Zhou, Yueru Luo, Han Zhang, Zeyu Jiang, Changhao Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究提出了一种基于几何的监督方法，用于单目开放词汇室内场景的占用预测，通过引入一种基于Poisson的透明度感知方法和逐步温度衰减调度，提高了几何和语义对齐的稳定性与精度，实验结果显示在Occ-ScanNet数据集上取得了较高的IoU和mIoU指标。

Comments Accepted at CVPR2026 Oral

VGGT-Occ: Geometry-Grounded and Density-Aware Gated Fusion for 3D Occupancy Prediction

VGGT-Occ：基于几何和密度的门控融合用于3D占用预测

Xun Chen, Tianchen Deng, Rui Wang, Fangjinhua Wang, Junyi Ma, Hongming Shen, Hesheng Wang, Danwei Wang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出VGGT-Occ，通过在整个管道中嵌入几何标记，引入投影感知可变形注意力（PA-DA）以注入几何信息，结合视图质量语义门控实现跨视图一致性，采用顺序粗到细解码器与门控融合优化效率和性能，实验证明其在3D语义占用预测中的有效性。

Intention-Conditioned Flow Occupancy Models

意图条件流占用模型

Chongyi Zheng, Seohong Park, Sergey Levine, Benjamin Eysenbach

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出意图条件流占用模型（InFOM），通过引入用户意图的隐变量，提升模型对长期依赖的建模能力，在36个状态基和4个图像基基准任务中实现回报提升1.8倍和成功率提升36%。

Comments ICLR 2026

World2Minecraft: Occupancy-Driven Simulated Scenes Construction

World2Minecraft: 基于占用率的模拟场景构建

Lechao Zhang, Haoran Xu, Jingyu Gong, Xuhong Wang, Yuan Xie, Xin Tan

机构 * School of Computer Science and Technology, East China Normal University（东华大学计算机科学与技术学院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出World2Minecraft，通过3D语义占用率预测将现实场景转换为结构化的Minecraft环境，提升模拟场景的质量与灵活性，通过定制化数据集MinecraftOcc验证了方法的有效性。

Occupancy Reward Shaping: Improving Credit Assignment for Offline Goal-Conditioned Reinforcement Learning

占用奖励塑造：改进离线目标导向强化学习中的信用分配

Aravind Venugopal, Jiayu Chen, Xudong Wu, Chongyi Zheng, Benjamin Eysenbach, Jeff Schneider

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； INFIFORCE Intelligent Technology（INFIFORCE智能技术） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出占用奖励塑造方法，通过提取世界模型中的时间信息，改进稀疏奖励下的信用分配问题，在13种长周期运动和操作任务中提升了2.2倍性能。

Comments ICLR 2026

D-BDM: A Direct and Efficient Boundary-Based Occupancy Grid Mapping Framework for LiDARs

D-BDM：一种面向激光雷达的直接高效边界基于体素网格映射框架

Benxu Tang, Yixi Cai, Fanze Kong, Longji Yin, Fu Zhang

机构 * Mechatronics and Robotic Systems (MaRS) Laboratory, Department of Mechanical Engineering, The University of Hong Kong（机电系统（MaRS）实验室，机械工程系，香港大学） ； Department of Robotics, Perception, and Learning, KTH Royal Institute of Technology（机器人、感知与学习系，皇家理工学院） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出D-BDM框架，通过高效更新方案和直接边界更新机制，降低激光雷达地图更新时间与内存消耗，提升未知环境下的自主机器人应用性能。

Gleanmer: A 6 mW SoC for Real-Time 3D Gaussian Occupancy Mapping

Gleanmer：一种6毫瓦的SoC用于实时3D高斯占用映射

Zih-Sing Fu, Peter Zhi Xuan Li, Sertac Karaman, Vivienne Sze

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

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 Gleanmer通过算法与硬件协同优化，实现低功耗实时3D高斯占用映射，其在地图构建和查询中分别降低能耗63%和81%。

Comments Accepted to IEEE Symposium on VLSI Technology & Circuits (VLSI), 2026. To appear

ConcreTizer: Model Inversion Attack via Occupancy Classification and Dispersion Control for 3D Point Cloud Restoration

ConcreTizer：通过占用分类和分散控制进行模型反向攻击以恢复3D点云

Youngseok Kim, Sunwook Hwang, Hyung-Sin Kim, Saewoong Bahk

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University（首尔国立大学电气与计算机工程系） ； System LSI, Samsung Electronics（三星电子系统LSI） ； Graduate School of Data Science, Seoul National University（首尔国立大学数据科学研究生院） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对3D点云数据的模型反向攻击研究，通过占用分类和分散控制技术恢复受损点云场景，实验验证了其有效性及3D数据的脆弱性。

Comments Added acceptance note (ICLR 2025) to the heading

Memory-Efficient Boundary Map for Large-Scale Occupancy Grid Mapping

高效内存边界图用于大规模占用网格映射

Benxu Tang, Yunfan Ren, Yixi Cai, Fanze Kong, Wenyi Liu, Fangcheng Zhu, Longji Yin, Liuyu Shi, Fu Zhang

机构 * Mechatronics and Robotic Systems (MaRS) Laboratory, Department of Mechanical Engineering, The University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China（机械电子与机器人系统实验室，机械工程系，香港大学，香港特别行政区，中国） ； Department of Robotics, Perception, and Learning, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden（机器人、感知与学习系，皇家理工学院，斯德哥尔摩，瑞典） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种高效内存边界图方法，通过仅维护映射体积的边界来减少内存消耗，并设计了新的数据结构支持高效查询。

Journal ref Benxu Tang, et al. The International Journal of Robotics Research, published online 2026

EagleVision: A Dual-Stage Framework with BEV-grounding-based Chain-of-Thought for Spatial Intelligence

EagleVision：基于BEV的双阶段框架用于空间智能

Jiaxu Wan, Xu Wang, Mengwei Xie, Hang Zhang, Mu Xu, Yang Han, Hong Zhang, Ding Yuan, Yifan Yang

机构 * Atlas Lab（Atlas实验室） ； School of Aerospace, BUAA（北京航空航天大学航空学院） ； School of Software, BUAA（北京航空航天大学软件学院） ； State Key Laboratory of HERATT（HERATT国家重点实验室） ； Key Laboratory of SDODS (MOE) Project（SDODS重点实验室（教育部）） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：BEV(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 EagleVision通过结合几何感知帧选择与主动BEV推理，提升视频空间推理能力，实现空间感知与验证的闭环循环。

Comments Accepted by CVPR 2026

SGR-OCC: Evolving Monocular Priors for Embodied 3D Occupancy Prediction via Soft-Gating Lifting and Semantic-Adaptive Geometric Refinement

SGR-OCC: 通过软门控提升和语义自适应几何细化实现体素3D占用预测

Yiran Guo, Simone Mentasti, Xiaofeng Jin, Matteo Frosi, Matteo Matteucci

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出SGR-OCC框架，通过软门控提升和语义自适应几何细化解决单目视频流中3D语义占用预测的深度模糊和冷启动不稳定性问题，实验显示其在局部和复杂室内环境预测中表现优异。

Comments mian paper: 20 pages, 6 figures; appendix: 15 pages, 5 figures

FreeOcc: Training-free Panoptic Occupancy Prediction via Foundation Models

FreeOcc: 通过基础模型实现无训练的全景占用预测

Andrew Caunes, Thierry Chateau, Vincent Fremont

机构 * Logiroad, Nantes, France（法国南特Logiroad） ； LS2N - Ecole Centrale de Nantes, France（法国南特中央理工LS2N） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 FreeOcc通过基础模型实现无训练的全景占用预测，无需学习3D模型即可生成实例感知的3D场景表示。

Comments 14 pages

Generalizing Visual Geometry Priors to Sparse Gaussian Occupancy Prediction

将视觉几何先验泛化到稀疏高斯占用预测

Changqing Zhou, Yueru Luo, Changhao Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 GPOcc通过利用可泛化的视觉几何先验进行单目占用预测，在速度和精度上均优于现有方法。

Comments Accepted by CVPR2026

Optimizing Occupancy Sensor Placement in Smart Environments

智能环境中的占用传感器布置优化

Hao Lu, Richard J. Radke

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种基于整数线性规划的自动传感器布置方法，用于优化智能环境中的占用传感器布局，以提高区域计数精度并保护隐私。

Enhancing Indoor Occupancy Prediction via Sparse Query-Based Multi-Level Consistent Knowledge Distillation

通过稀疏查询多级一致知识蒸馏增强室内占用预测

Xiang Li, Yupeng Zheng, Pengfei Li, Yilun Chen, Ya-Qin Zhang, Wenchao Ding

机构 * College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； AIR, Tsinghua University（清华大学人工智能研究院） ； TARS ； College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University（复旦大学智能机器人与先进制造学院） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 DiScene通过多级一致知识蒸馏和教师引导初始化，实现高效鲁棒的室内占用预测，优于现有方法并取得SOTA性能。

Comments Accepted by RA-L

DenseBEV: Transforming BEV Grid Cells into 3D Objects

DenseBEV：将BEV网格单元转换为3D对象

Marius Dähling, Sebastian Krebs, J. Marius Zöllner

机构 * NMS Non-Maximum Suppression IoU Intersection-over-Union FoV Field of View mAP mean Average Precision NDS nuScenes detection score ATE Average Translation Error ASE Average Scale Error AOE Average Orientation Error AVE Average Velocity Error AAE Average Attribute Error LET Longitudinal Error Tolerant APL Average Precision Longitudinal APH Average Precision Heading LSS Lift, Splat, Shoot BEV Bird’s-Eye-View DenseBEV: Transforming BEV Grid Cells into 3D Objects（NMS非最大抑制IoU交并比FoV视野mAP均值平均精度NDSnuScenes检测得分ATE平均平移误差ASE平均尺度误差AOE平均方位误差AVE平均速度误差AAE平均属性误差LET纵向误差容忍APL纵向平均精度APH平均方位精度LSS抬升、投射、射击BEV鸟视图DenseBEV：将BEV网格单元转换为3D对象） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：BEV(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 DenseBEV通过直接使用BEV特征单元作为锚点，提出了一种高效且直观的多摄像头3D目标检测方法，提升了小目标检测性能。

Comments 15 pages, 8 figures, accepted by WACV 2026

FisheyeGaussianLift: BEV Feature Lifting for Surround-View Fisheye Camera Perception

鱼眼高斯提升：用于周围视鱼眼相机感知的BEV特征提升

Shubham Sonarghare, Prasad Deshpande, Ciaran Hogan, Deepika-Rani Kaliappan-Mahalingam, Ganesh Sistu

专题命中 BEV与占用 ：BEV(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种失真感知的BEV分割框架，通过高斯参数化和可微溅射融合，实现鱼眼影像的高精度语义分割，无需失真校正。

Comments 8 pages, 3 figures, published in IMVIP 2025 conference

Journal ref Proceedings of the Irish Machine Vision and Image Processing Conference 2025 1 to 3 September 2025 Ulster University Derry Londonderry pages 50 to 57 ISBN 97800993420795

ORV: 4D Occupancy-centric Robot Video Generation

ORV：基于占用的4D机器人视频生成

Xiuyu Yang, Bohan Li, Shaocong Xu, Nan Wang, Chongjie Ye, Zhaoxi Chen, Minghan Qin, Yikang Ding, Zheng Zhu, Xin Jin, Hang Zhao, Hao Zhao

机构 * Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； IIIS, Tsinghua University（清华大学人工智能研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波工程技术院） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S实验室） ； ByteDance（字节跳动） ； Kling, Kuaishou Technology（Kling，快手科技） ； GigaAI ； AIR, Tsinghua University（清华大学人工智能研究院） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ORV提出一种基于占用的4D机器人视频生成框架，通过结合动作先验与占用视觉先验，提升视频生成质量与可控性，实现多视角一致合成和仿真到现实的迁移。

Comments Project page: https://orangesodahub.github.io/ORV/ ; Code: https://github.com/OrangeSodahub/ORV

Human Motion Synthesis in 3D Scenes via Unified Scene Semantic Occupancy

Gong Jingyu, Tong Kunkun, Chen Zhuoran, Yuan Chuanhan, Chen Mingang, Zhang Zhizhong, Tan Xin, Xie Yuan

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；分类 cs.CV

AGO: Adaptive Grounding for Open World 3D Occupancy Prediction

Peizheng Li, Shuxiao Ding, You Zhou, Qingwen Zhang, Onat Inak, Larissa Triess, Niklas Hanselmann, Marius Cordts, Andreas Zell

机构 * Mercedes-Benz AG（梅赛德斯-奔驰集团） ； University of Tübingen（图宾根大学） ； Tübingen AI Center（图宾根人工智能中心） ； University of Bonn（波恩大学） ； RPL ； KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） ； TU Berlin（柏林技术大学） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；分类 cs.CV

Leveraging BEV Paradigm for Ground-to-Aerial Image Synthesis

Junyan Ye, Jun He, Weijia Li, Zhutao Lv, Yi Lin, Jinhua Yu, Haote Yang, Conghui He

机构 * Sun Yat-Sen University（中山大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Sensetime Research（商汤科技研究院） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：BEV(title,abstract)；分类 cs.CV

Comments Accepted to ICCV 2025, 10 pages, 7 figures

Brain Inspired Probabilistic Occupancy Grid Mapping with Vector Symbolic Architectures

Shay Snyder, Andrew Capodieci, David Gorsich, Maryam Parsa

机构 * George Mason University（乔治·玛森大学） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；分类 cs.RO

UltrON: Ultrasound Occupancy Networks

Magdalena Wysocki, Felix Duelmer, Ananya Bal, Nassir Navab, Mohammad Farid Azampour

机构 * Chair for Computer Aided Medical Procedures (CAMP) Technical University of Munich（计算机辅助医疗程序研究所（CAMP）慕尼黑技术大学） ； Robotics Institute Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；分类 cs.CV

Comments MICCAI 2025

SCOPE: Stochastic Cartographic Occupancy Prediction Engine for Uncertainty-Aware Dynamic Navigation

Zhanteng Xie, Philip Dames

机构 * Temple University（特拉华大学） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；分类 cs.RO

Comments Accepted by IEEE Transactions on Robotics (T-RO), 2025. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2210.08577

Journal ref IEEE Transactions on Robotics, vol. 41, pp. 4139-4158, 2025

RibPull: Implicit Occupancy Fields and Medial Axis Extraction for CT Ribcage Scans

Emmanouil Nikolakakis, Amine Ouasfi, Julie Digne, Razvan Marinescu

机构 * Electrical and Computer Engineering Department, University of California, Santa Cruz（加州大学圣克ruz分校电子与计算机工程系） ； Inria, Univ. Rennes, CNRS, IRISA, M2S, Rennes（Inria，里尔大学，CNRS，IRISA，M2S，里尔） ； LIRIS - CNRS - Université Claude Bernard Lyon 1（LIRIS-CNRS-里尔1大学） ； Computer Science Engineering Department, University of California, Santa Cruz（加州大学圣克ruz分校计算机科学工程系） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；分类 cs.CV

Comments This paper is currently being reviewed for a conference submission. If accepted an extended manuscript will be published and the code will be released

Mapping like a Skeptic: Probabilistic BEV Projection for Online HD Mapping

Fatih Erdoğan, Merve Rabia Barın, Fatma Güney

机构 * Department of Computer Engineering, Koç University, Istanbul, Turkey（计算机工程系，科克大学，伊斯坦布尔，土耳其） ； KUIS AI Center（KUIS人工智能中心） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：BEV(title,abstract)；分类 cs.CV

Comments BMVC 2025. GitHub: https://github.com/Fatih-Erdogan/mapping-like-skeptic

MSMVD: Exploiting Multi-scale Image Features via Multi-scale BEV Features for Multi-view Pedestrian Detection

Taiga Yamane, Satoshi Suzuki, Ryo Masumura, Shota Orihashi, Tomohiro Tanaka, Mana Ihori, Naoki Makishima, Naotaka Kawata

机构 * NTT Human Informatics Laboratories（NTT人机信息实验室） ； NTT Corporation（NTT公司） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：BEV(title,abstract)；分类 cs.CV

Comments Accepted by BMVC 2025

OccScene: Semantic Occupancy-based Cross-task Mutual Learning for 3D Scene Generation

Bohan Li, Xin Jin, Jianan Wang, Yukai Shi, Yasheng Sun, Xiaofeng Wang, Zhuang Ma, Baao Xie, Chao Ma, Xiaokang Yang, Wenjun Zeng

机构 * School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（电子信息与电气工程学院，上海交通大学） ； Ningbo Institute of Digital Twin, Eastern Institute of Technology（宁波数字孪生研究所，东部技术研究所） ； PhiGent Robotics, Beijing, China（PhiGent Robotics，北京，中国） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；分类 cs.CV

Comments IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

OmniD: Generalizable Robot Manipulation Policy via Image-Based BEV Representation

Jilei Mao, Jiarui Guan, Yingjuan Tang, Qirui Hu, Zhihang Li, Junjie Yu, Yongjie Mao, Yunzhe Sun, Shuang Liu, Xiaozhu Ju

机构 * Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics（北京人形机器人创新中心） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：BEV(title,abstract)；分类 cs.RO