LiDAR-based 4D Occupancy Completion and Forecasting
专题命中 BEV与占用 :LiDAR(title,abstract);occupancy(title,abstract);autonomous driving(abstract);分类 cs.RO、cs.CV
Comments IROS 2024
视觉与机器人
自动驾驶感知、规划、BEV、占用预测、激光雷达和仿真评测。
专题命中 BEV与占用 :LiDAR(title,abstract);occupancy(title,abstract);autonomous driving(abstract);分类 cs.RO、cs.CV
Comments IROS 2024
专题命中 BEV与占用 :autonomous driving(title,abstract);occupancy(title,abstract);LiDAR(abstract);分类 cs.CV、cs.AI
Comments Code is available at: https://github.com/wzzheng/OccWorld
BEVPredFormer:自动驾驶中用于鸟瞰图实例预测的时空注意力
机构 * University of Alcalá(阿尔卡拉大学)
专题命中 BEV与占用 :autonomous driving(title,abstract);BEV(title,abstract);driving perception(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出BEVPredFormer,一种基于相机的新型架构,通过注意力机制提升时空感知能力,解决动态场景中密集空间和时间信息处理的挑战,实验证明其在nuScenes数据集上性能优异。
Comments 15 pages, 5 figures
Dr.Occ: 从环绕视图摄像头获取3D占用的深度和区域引导方法用于自动驾驶
机构 * School of Electronic Information, Wuhan University(武汉大学电子信息学院) ; Horizon Robotics ; Wuhan University Shenzhen Research Institute(武汉大学深圳研究院)
专题命中 BEV与占用 :autonomous driving(title,abstract);occupancy(title,abstract);driving perception(abstract);分类 cs.CV
AI总结 Dr.Occ通过深度和区域引导方法提升自动驾驶中3D占用预测的几何对齐和语义学习效果。
Comments 10 pages, 6 figures. Accepted at CVPR 2026
DA-Occ:方向感知的2D卷积用于自动驾驶中高效且保持几何的3D占用预测
专题命中 BEV与占用 :autonomous driving(title,abstract);occupancy(title,abstract);BEV(abstract);分类 cs.CV
AI总结 DA-Occ通过方向感知卷积和高度分数投影,在自动驾驶中实现高效且保持几何的3D占用预测,平衡精度与效率。
Comments This manuscript has been withdrawn because we are preparing a significantly revised version with improved methodology and extended experimental evaluation
机构 * School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology(光学电子与计算机工程学院,上海科学技术大学) ; School of Automotive Studies, Tongji University(汽车学院,同济大学) ; Momoni AI ; College of Science and Engineering, James Cook University(科学与工程学院,詹姆斯库克大学) ; School of Engineering, Swinburne University of Technology(工程学院,斯威本技术大学) ; School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University(电气与电子工程学院,南洋理工大学)
专题命中 BEV与占用 :LiDAR(title,abstract);occupancy(title,abstract);autonomous driving(abstract);分类 cs.CV
Comments 8 pages, 5 figures
机构 * Intelligent Vehicles Lab (IVL) Munich University of Applied Sciences(智能车辆实验室(IVL)慕尼黑应用科学大学)
专题命中 BEV与占用 :autonomous driving(title,abstract);BEV(title,abstract);LiDAR(abstract);分类 cs.CV
专题命中 BEV与占用 :autonomous driving(title,abstract);occupancy(title,abstract);BEV(abstract);分类 cs.CV
Comments Accepted by AAAI 2025
专题命中 BEV与占用 :autonomous driving(title,abstract);occupancy(title,abstract);BEV(abstract);分类 cs.CV
Comments Accepted by AAAI2025
专题命中 BEV与占用 :LiDAR(title,abstract);occupancy(title,abstract);autonomous driving(abstract);分类 cs.CV
Comments 11 pages, 5 figures, 9 tables
专题命中 BEV与占用 :autonomous driving(title,abstract);BEV(title,abstract);end-to-end driving(abstract);分类 cs.AI
专题命中 BEV与占用 :BEV(title,abstract);occupancy(title,abstract);autonomous driving(abstract);分类 cs.CV
专题命中 BEV与占用 :LiDAR(title,abstract);occupancy(title,abstract);autonomous driving(abstract);分类 cs.CV
Comments Code: https://github.com/LinShan-Bin/OccNeRF
专题命中 BEV与占用 :autonomous driving(title,abstract);BEV(title,abstract);LiDAR(abstract);分类 cs.CV
Comments Accepted at AAAI 2024
专题命中 BEV与占用 :autonomous driving(title,abstract);occupancy(title,abstract);BEV(abstract);分类 cs.CV
Comments 15 pages, 8 figures
专题命中 BEV与占用 :autonomous driving(title,abstract);occupancy(title,abstract);LiDAR(abstract);分类 cs.CV
Comments Accepted to ICCV 2023. Code is available at https://github.com/weiyithu/SurroundOcc
FPSGen:基于鸟瞰图支持的传输流的灵活点云场景生成
专题命中 BEV与占用 :BEV(title,summary_cn);LiDAR(abstract);分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 FPSGen是一种不依赖部分扫描结果的灵活点云场景生成框架,通过BEV先验构建点源与路径拉直传输方案,在SemanticKITTI补全和KITTI-360无条件生成任务上达到先进性能。
Comments 34 pages, 16 figures
意图、反思、优化:一种用于自动驾驶的自适应多模态反思框架
机构 * Sun Yat-sen University(中山大学) ; HKUST(GZ)(香港科技大学(广州)) ; Yinwang Intelligent Technology Co. Ltd.(引望智能科技有限公司)
专题命中 BEV与占用 :BEV(summary_cn,abstract);autonomous driving(title,abstract);分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 提出IRR-Drive框架,通过生成初步文本意图并预测未来语义BEV表示,构建双模态反思空间,实现自适应轨迹修正,在NAVSIM基准上达到最优性能。
专题命中 BEV与占用 :occupancy(title,abstract);autonomous driving(abstract);BEV(abstract);LiDAR(abstract)
Comments Accepted to CVPR 2023. Code is available at https://github.com/wzzheng/TPVFormer
$M^2$-Occ: 用于自动驾驶的不完整摄像机输入下的鲁棒3D语义占位预测
机构 * School of Artificial Intelligence and Robotics and the National Engineering Research Center of Robot Visual Perception and Control Technology, Hunan University, China(湖南大学人工智能与机器人学院及机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心,中国) ; Institute for Anthropomatics and Robotics, Karlsruhe Institute of Technology, Germany(卡尔斯鲁厄理工学院人机学与机器人研究所,德国)
专题命中 BEV与占用 :autonomous driving(title,abstract);occupancy(title,abstract);分类 cs.RO、cs.CV、eess.IV
AI总结 $M^2$-Occ通过多视图遮蔽重建和特征记忆模块,在不完整摄像机输入下提升自动驾驶的3D语义占位预测鲁棒性。
Comments The source code will be publicly released at https://github.com/qixi7up/M2-Occ
专题命中 BEV与占用 :autonomous driving(title,abstract);BEV(title,abstract);分类 cs.RO、cs.CV、eess.IV
Comments Accepted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). The source code is publicly available at https://github.com/lynn-yu/Bi-Mapper
增强自动驾驶中全天候自监督深度估计的鲁棒性
机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications(北京邮电大学)
专题命中 BEV与占用 :BEV(summary_cn,abstract);autonomous driving(title,abstract);分类 cs.CV
AI总结 研究自动驾驶中全天候自监督深度估计问题,提出用多教师蒸馏和鲁棒雷达融合的自训练管道,包括不确定性感知多教师蒸馏及POV-BEV雷达融合方法,经实验验证该方法具鲁棒性且性能达最优。
TGRIP:一种用于自动驾驶中车辆实例预测的文本引导方法
机构 * Electronics Department, University of Alcalá (UAH)(阿尔卡拉大学(UAH)电子系)
专题命中 BEV与占用 :autonomous driving(title,abstract);BEV(abstract,abstract_cn);occupancy(abstract);driving perception(abstract)
AI总结 研究自动驾驶中鸟瞰图实例预测问题,提出TGRIP框架,利用视觉语言基础模型生成语义增强地图作辅助监督,使网络学习时空表征,提升预测能力。
Comments 11 pages, 5 figures
AerialFusionMapNet: 基于航拍-车载BEV融合的在线高清地图构建
机构 * Technical University of Applied Sciences Augsburg(奥格斯堡应用技术大学) ; Technical University of Munich(慕尼黑工业大学)
专题命中 BEV与占用 :BEV(title,title_cn);driving perception(abstract);分类 cs.CV
AI总结 提出AerialFusionMapNet,通过结构化两阶段训练策略有效融合航拍与车载传感器特征,在nuScenes数据集上mAP达54.7,相比基线提升12.1%。
Comments Accepted at the IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) 2026
SparseWorld-TC: 基于轨迹的稀疏占用世界模型
机构 * Tongji University(同济大学) ; Li Auto Inc(力汽车公司)
专题命中 BEV与占用 :BEV(summary_cn,abstract);occupancy(title,abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出了一种基于轨迹的未来3D场景占用预测新架构,通过端到端方式直接从原始图像特征预测多帧占用,避免了离散token化和BEV表示的限制,实现了nuScenes基准上的1-3秒占用预测最优性能。
Comments Accepted by CVPR2026 as an oral
BEV-SLD:基于LiDAR鸟瞰图像的自监督场景地标检测用于全局定位
机构 * Institute for Photogrammetry and Geoinformatics, University of Stuttgart, Germany(摄影测量与地理信息研究所,斯图加特大学,德国)
专题命中 BEV与占用 :BEV(title,abstract);LiDAR(title,abstract);分类 cs.RO、cs.CV
AI总结 本文提出BEV-SLD,通过自监督学习利用鸟瞰图像发现特定场景模式,实现鲁棒的全局定位,优于现有方法。
Comments Accepted to CVPR 2026
专题命中 BEV与占用 :occupancy(title,abstract);autonomous driving(title);LiDAR(abstract);分类 cs.RO、cs.CV
Comments Accepted to Robotics: Science and Systems (RSS) 2025
专题命中 BEV与占用 :autonomous driving(title,abstract);BEV(title,abstract);分类 cs.RO、cs.AI
机构 * Bosch Corporate Research, Bosch (China) Investment Ltd.(博世企业研究院、博世(中国)投资有限公司) ; School of Communication and Information Engineering, Shanghai University(上海大学通信与信息工程学院) ; Shanghai Jiaotong University(上海交通大学) ; AIR, Tsinghua University(清华大学人工智能研究院) ; Robert Bosch GmbH(罗伯特·博世集团)
专题命中 BEV与占用 :autonomous driving(title,abstract);BEV(title,abstract);分类 cs.RO、cs.CV
专题命中 BEV与占用 :autonomous driving(title,abstract);BEV(title,abstract);分类 cs.CV、cs.AI