自动驾驶

GRAR: Glass-induced Reflection Artifact Removal in LiDAR Point Clouds

GRAR: LiDAR点云中玻璃引起的反射伪影去除

Wanpeng Shao, Zeyi Guo, Bo Zhang, Yifei Xue, Tie Ji, Yizhen Lao

机构 * College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University（湖南大学计算机科学与电子工程学院） ； School of Design, Hunan University（湖南大学设计学院） ； School of Finance and Statistics, Hunan University（湖南大学金融与统计学院） 纠错

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

AI总结 提出两阶段框架，先利用多模态视觉基础模型和几何线索精确分割玻璃区域，再基于物理驱动的反射感知局部-全局几何相似性描述符去除反射伪影，在多个公开数据集上优于现有方法。

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)

Shifting from Discrete to Continuous Reference Data: QSM-Derived Horizontal Tree Biomass Distribution for Deep Learning Biomass Estimation

从离散参考数据转向连续参考数据：基于定量结构模型(QSM)的水平树木生物量分布用于深度学习生物量估算

Nils Griese, Christoph Kleinn, Nils Nölke

机构 * Department of Forest Inventory and Remote Sensing（森林调查与遥感系） 纠错

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

AI总结 针对小地块生物量估算的边界效应误差问题，该研究采用QSM生成的连续水平生物量分布训练稀疏3D U-Net，相比传统方法显著提升小地块上的估算精度。

Comments 11 pages, 5 figures

iVISION-2DCD: A Long-Term Change Detection Dataset for Large-Scale Outdoor Construction Monitoring

iVISION-2DCD：用于大规模户外建筑监测的长期变化检测数据集

Dayou Mao, Yuchen Lin, Ashkan Ebadi, John Zelek, Alexander Wong, Yuhao Chen

机构 * National Research Council Canada（加拿大国家研究委员会） ； Vision and Image Processing Research Group, Systems Design Engineering, University of Waterloo（滑铁卢大学系统设计工程系视觉与图像处理研究小组） 纠错

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

AI总结 研究从检测建筑工地变化监测施工进度，针对跨视角变化检测算法缺开源基准数据集问题，用LiDAR点云生成iVISION-2DCD数据集，提出合成数据生成等方法，为相关领域带来新挑战。

Comments 11 pages, 7 figures, 1 table. Accepted for publication at the 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2026). Project page: https://danielmao2019.github.io/iVISION-2DCD-dataset.github.io/

Sensor Configuration Matters: A Systematic Evaluation of Multimodal SLAM on Quadruped Robots

传感器配置至关重要：四足机器人多模态SLAM的系统评估

Roberto Corlito, Fabian Schmidt, Nils Seibert, Markus Enzweiler, Abhinav Valada, Arne Roennau

机构 * Machine Intelligence and Robotics Lab, Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（卡尔斯鲁厄理工学院智能机器人实验室） ； Institute for Intelligent Systems, Esslingen University of Applied Sciences（埃森堡应用科学大学智能系统研究所） ； Department of Computer Science, University of Freiburg（弗赖堡大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 针对四足机器人运动中的传感器配置问题，系统评估了视觉、视觉-惯性和LiDAR-视觉-惯性SLAM方法，发现立体相机、全局快门和适当惯性集成能显著提升定位鲁棒性。

Multi-View In-Cabin Monitoring System for Public Transport Vehicles

公共交通车辆的多视角座舱内监控系统

Evgeny Gorelik, Kenny Dean Karrow, Fikret Sivrikaya, Sahin Albayrak, Christian Baumann

机构 * Technische Universität Berlin（柏林工业大学） ； German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)（德国人工智能研究中心） 纠错

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

AI总结 提出一个多视角座舱内监控数据集，包含同步RGB-D图像和LiDAR数据，并提供3D人体姿态和边界框标注，支持多视角3D检测模型评估。

Comments Submitted to ICDM2026

Quantum LiDAR with non-local modulation

非局域调制的量子激光雷达

Xiao-Dong Fan, Zhong-Hua Ou, Yun-Ru Fan, Kai Guo, Zong-Liang Xie, Qiang Qi, Li-Xun Zhang, Si Shen, Hai-Zhi Song, Yan-Yu Wei, Hao Li, Li-Xing You, Qi Zhang, Yong Liu, Guang-Can Guo, Qiang Zhou

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)

AI总结 提出一种非局域调制的量子振幅调制连续波激光雷达，利用量子关联实现高精度（0.64 mm@1s，29 μm@500s）和米级测量范围（2-8 m），并在强噪声下比经典方案精度提升50倍。

Learning Agile Navigation in Crowded Environments for Quadruped Robots

学习四足机器人在拥挤环境中的敏捷导航

Shuyu Wu, Zeyu Liu, Tianbao Zhang, Fanxing Li, Fangyu Sun, Mingkang Xiong, Wei Xi, Wenxian Yu, Danping Zou

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Midea Group（美的集团） 纠错

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

AI总结 针对四足机器人在拥挤环境中导航难题，提出结合VO几何安全与端到端学习敏捷性的VOP-Nav系统，利用LiDAR数据隐式编码约束并预测安全速度区，VO预测兼具推理输入与训练奖励双重作用，实验验证其高效性与稳健性。

Where Am I? Semantic Map Grounding via Vision-Language Models for Multi-Modal Localization

我在哪里？基于视觉-语言模型的语义地图定位用于多模态定位

Suraj Borate, Aarav Shah, Madhu Vadali

机构 * IIT Gandhinagar（印度理工学院甘地讷格尔分校） 纠错

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

AI总结 将机器人定位重构为语义推理任务，使用微调的Qwen2.5-VL-7B模型融合摄像头、LiDAR和语义地图预测位姿，在室内数据集上达到98.23%位置精度，并展现出跨模态互补性和对新场景的泛化能力。

GeoFlow-SLAM++: A Robust Multi-Camera Visual-Inertial SLAM System with Relocalization

GeoFlow-SLAM++：一种具有重定位功能的鲁棒多相机视觉惯性SLAM系统

Wei Feng, Tingyang Xiao, Liu Liu, Xiaolin Zhou, Zhizhong Su

机构 * Horizon Robotics（地平线机器人） 纠错

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

AI总结 提出GeoFlow-SLAM++多相机视觉惯性SLAM系统，通过统一身体中心公式融合多相机约束、IMU预积分和跨视角重定位，支持ORB和神经网络特征前端，在多个数据集上实现鲁棒定位，性能接近LiDAR。

Comments 10 pages

OmniPath: A Multi-Modal Agentic Framework for Auditing Wheelchair Accessibility

OmniPath: 用于审计轮椅可达性的多模态智能体框架

ASM Mobarak Hossain, Nadim Mahmud, Vaskar Raychoudhury, Md Osman Gani

机构 * Causal AI Lab, Department of Information Systems, University of Maryland Baltimore County（因果AI实验室，信息系统系，马里兰大学巴尔的摩分校） ； Department of Computer Science & Software Engineering, Miami University（计算机科学与软件工程系，迈阿密大学） 纠错

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

AI总结 提出OmniPath框架，融合OSM网络拓扑与机载LiDAR数据，通过虚拟遍历量化坡度、横坡等物理摩擦点，按ADA标准分级评估轮椅可达性，经实地验证有效识别标准地图遗漏的障碍。

Comments 10 pages, 13 figures. Submitted to IEEE COMPSAC 2026. OmniPath: A Multi-Modal Agentic Framework for Auditing Wheelchair Accessibility

A UAV-Based Multi-Modal Vision System for Automated Sideslope Deformation Monitoring and Hazard Detection

基于无人机多模态视觉系统的边坡变形自动监测与灾害检测

Jingfeng Zhang, Yi Li, Xianchong Liang, Huan Yang

机构 * South China Normal University（华南师范大学） 纠错

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

AI总结 提出一种基于无人机LiDAR的自动化边坡灾害检测流程，包括数据采集、地面点提取、单次观测灾害筛查和多次观测变形监测，实现厘米级形变量化与危险区域识别。

Comments 29 pages, 14 figures

Motor Angular Speed Preintegration for Multirotor UAV State Estimation

多旋翼无人机状态估计中的电机角速度预积分

Matěj Petrlík, Filip Novák, Robert Pěnička, Martin Saska

机构 * Department of Cybernetics, Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University in Prague（电子工程系控制学系，布拉格捷克技术大学） 纠错

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

AI总结 针对无人机振动导致IMU精度下降的问题，提出基于电机转速加速度预积分的方法，替代IMU进行状态传播，并构建因子用于图优化，结合LiDAR形成MAS-LO算法，相比LIO-SAM位置精度提升28%，速度精度提升65%。

Accelerating Large-scale Bundle Adjustment for LiDAR Mapping via Parallel Computing

基于并行计算加速激光雷达建图的大规模光束平差法

Yixi Cai, Rundong Li, Yuhan Xie, Qingwen Zhang, Patric Jensfelt, Fu Zhang

机构 * KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） ； the University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出首个全并行计算框架，结合三项关键技术加速激光雷达建图的大规模光束平差法，经多平台公开数据集测试，效率最高提升10倍且精度相当，代码已开源。

Comments Accepted by IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), 2026

Beyond Visibility: Real-Time Surface Accessibility Fields from Sparse LiDAR

超越可见性：基于稀疏激光雷达的实时表面可访问性场

Bradley Scott, Sam Schofield, Richard Green

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.RO、eess.IV

AI总结 该研究提出一种基于稀疏激光雷达的实时表面可访问性场方法，无需先验场景模型，在工作站和Jetson Orin上运行，F1值达90.8，可准确识别不可访问表面，弥补可见性估计的不足。

Vernata: Self-Supervised Learning of LiDAR Point Representations

Vernata：激光雷达点表示的自监督学习

Oliver Lemke, Alexander Liniger, Abel Gawel, Marco Hutter

机构 * Robotics and AI Institute（机器人与人工智能研究院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 本研究提出基于Sonata架构的Vernata自监督学习框架，通过三项扩展优化激光雷达点云表示，在多数据集上相比基线取得显著性能提升，模态减少场景下仍保持竞争力

Comments IROS 2026. Implementation: https://github.com/rai-opensource/vernata

JustDepth: Real-Time Radar-Camera Depth Estimation with Single-Scan LiDAR Supervision

JustDepth：基于单扫描激光雷达监督的实时雷达-相机深度估计

Wooyung Yun, Dongwook Kim, Soomok Lee

机构 * Ajou University（韩国亚洲大学） ； Kennesaw State University（肯尼索州立大学） 纠错

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

AI总结 研究自动驾驶系统中雷达-相机深度估计问题，提出单阶段JustDepth方法，仅用雷达、相机和单扫描激光雷达训练，能聚合雷达回波解耦运行时与点数，融合模态传播深度，减轻条纹伪影，相比先进方法减少推理时间并降低条纹伪影。

Comments Project page: https://github.com/TPyun/JustDepth

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters ( Volume: 11, Issue: 3, March 2026)

InLiER: Learning-Free Heterogeneous LiDAR Place Recognition via Intermediate Mixed-Radix Structural Keypoint Tokenization

InLiER：通过中间混合基数结构关键点令牌化实现无学习的异构激光雷达地点识别

Nikolaos Stathoulopoulos, George Nikolakopoulos

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

AI总结 研究针对机器人平台结合多种激光雷达致现有描述符性能下降的问题，提出无学习管道InLiER，通过混合基数令牌ID编码关键点信息，经三个检索阶段处理，在相关数据集和实验中表现出色，优于基于学习的基线。

Comments Accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). 8 pages, 8 figures

Image-to-Point Cloud Registration Made Easy with Rectified Flow-based LiDAR Upsampling

基于整流流的激光雷达上采样实现图像到点云配准简化

Reon Tabata, Kenji Koide, Shuji Oishi, Masashi Yokozuka, Taku Okawara, Aoki Takanose, Jun Miura

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Toyohashi University of Technology（丰桥技术科学大学计算机科学与工程系） ； National Institute of Advanced Industrial Science and Technology（国立先进工业科学技术研究所） 纠错

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

AI总结 研究图像到点云配准难题，提出将激光雷达视为成像传感器的方法，通过条件整流流、特征匹配等步骤估计位姿，经自监督预训练和少量数据微调，实现高精度快速配准，性能优于现有方法。

TOLiD: Bridging the Architecture Gap in Vision Foundation Model to LiDAR Pretraining via Token Lifting for Distillation

TOLiD：通过用于蒸馏的令牌提升弥合视觉基础模型与激光雷达预训练之间的架构差距

Sutharsan Mahendran, Darshana Priyasad, Kaushik Roy, Tharindu Fernando, Sridha Sridharan, Clinton Fookes, Peyman Moghadam

机构 * SAIVT Group, School of Electrical Engineering and Robotics, Queensland University of Technology（澳大利亚昆士兰科技大学电气工程与机器人学院SAIVT组） ； CSIRO Robotics, CSIRO（澳大利亚联邦科学与工业研究组织机器人部） 纠错

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

AI总结 研究提出TOLiD方法，通过耦合激光雷达主干与从冻结VFM教师初始化的学生ViT，利用视锥体池化、注意力及掩码双线性采样等技术，解决模态和架构差距问题，在多数据集上评估显示能提升迁移效果。

Comments Accepted to The IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026

Real-Time LiDAR Gaussian Splatting SLAM

实时激光雷达高斯点云拼接SLAM

Seungjun Tak, Yewon Jeon, Jaeik Hwang, SukMin Hwang, Seongbo Ha, Hyeonwoo Yu

机构 * Sungkyunkwan University（成均馆大学） 纠错

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

AI总结 提出基于激光雷达的高斯点云拼接SLAM实时框架，将快速G-ICP配准与球形光栅化密集映射紧密结合，利用激光雷达几何信息优化地图，引入几何分数改进效果，在多数据集实验验证其性能。

Comments 18 pages, 5 figures

Double-Helix Active Geometry: LiDAR-Anchored Multi-View Depth with Selective Abstention

双螺旋主动几何：基于激光雷达的选择性弃权多视图深度

Jinwen Wen

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 研究利用激光雷达等深度传感器，提出轻量级、无需训练的几何后端DH-Active，以激光雷达为度量尺，通过近场返回确定视图相对姿态，对无有效深度返回的样本进行三角测量，在几何条件不佳时弃权，实现高效准确的深度恢复。

Comments 10 pages, 3 figures, 7 tables

LOGOS: LiDAR-Only Gaussian Elevation Splatting for Unified Tiny Obstacle Segmentation

LOGOS: 仅基于激光雷达的高斯高程喷溅用于统一微小障碍物分割

Nan Ming, Yeqiang Qian, Chunxiang Wang, Ming Yang

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） 纠错

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

AI总结 提出LOGOS系统，通过将路面建模为2D高斯原语的连续混合，利用无反向传播的激光雷达方法估计高程，实现微小障碍物分割，在道路和越野场景中优于现有方法。

Aerial-ground LiDAR place recognition with patch-level self-supervised learning and expanded reciprocal re-ranking

空地激光雷达地点识别：基于块级自监督学习和扩展互逆重排序

Yandi Yang, Xianghong Zou, Jianping Li, Haofeng Xie, Saurav Uprety, Hongzhou Yang, Naser El-Sheimy

机构 * University of Calgary（卡尔加里大学） ； Nanchang University（南昌大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

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

AI总结 提出一种空地激光雷达地点识别框架，通过多尺度块级自监督学习缩小域差距，并利用扩展互逆重排序算法减少误检，在多个数据集上显著提升检索精度。

Hardware-triggered Time Synchronization of Roadside Multi-lidar, Multi-camera Measurement System for Accurate Data Alignment

用于精确数据对齐的路边多激光雷达、多摄像头测量系统的硬件触发时间同步

Shiva Agrawal, Savankumar Bhanderi, Zhiran Yan, Gordon Elger

机构 * Technische Hochschule Ingolstadt（英戈尔施塔特技术大学） 纠错

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

AI总结 研究路边多激光雷达与多摄像头系统数据对齐问题，提出开源、简单、模块化的硬件触发时间同步电路，通过实验评估其对时空对齐的影响，实现跨传感器一致性最大化，为多传感器同步提供低成本可扩展方案。

Comments Accepted at the IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2026). Code and hardware design: https://github.com/shiva-THI/hardware-trigger-time-sync-lidar-cameras

Foundation-Model Earth Representations Enable Regional-Scale Forest Aboveground Biomass Monitoring Across the Northeastern United States

基于基础模型的地球表征实现美国东北部区域尺度森林地上生物量监测

Shashika Lamahewage, Chandi Witharana

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(summary_cn,abstract)

AI总结 该研究利用AlphaEarth基础模型生成的Google卫星嵌入，结合LiDAR数据与森林清查数据构建模型，实现美国东北部区域森林地上生物量的高精度监测，为规模化碳评估提供了新途径。

Multi-Modal Environment-Aware Beam Management for Massive MIMO: A Geometry-Driven Virtual Base Station Framework

大规模MIMO的多模态环境感知波束管理：一种几何驱动的虚拟基站框架

Yijie Bian, Wei Guo, Jie Yang, Shenghui Song, Jun Zhang, Shi Jin, Khaled B. Letaief

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(summary_cn,abstract)

AI总结 提出几何驱动框架，利用3D LiDAR点云和位置信息构建虚拟基站数据库，通过镜像对称建模主导反射路径，实现粗信道重建和低开销波束训练，并采用双智能体深度强化学习协调波束选择，提升波束管理效率。

WiWorld-RealData: A Real-World Multi-Modal Dataset for 6G Wireless World Models

WiWorld-RealData：用于6G无线世界模型的真实世界多模态数据集

Yinyin Jiao, Huixin Xu, Jianhua Zhang, Yuelong Qiu, Jingjing Wang, Shaoyi Liu, Yuxiang Zhang, Li Yu, Xuebin Sun, Guangyi Liu

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(summary_cn,abstract)

AI总结 提出WiWorld-RealData数据集，包含3.7 GHz和6.775 GHz的信道冲激响应、多视角图像、全景图像、LiDAR点云、毫米波雷达记录和GNSS轨迹，支持环境辅助的信道预测，路径损耗预测MAE为2.02 dB。

Comments 6 pages, 4 figures, 2 tables

CORAL: Curriculum-Optimized Reward Adaptation for LiDAR-Based Goal-Directed Urban Driving

CORAL：面向基于激光雷达的目标导向城市驾驶的课程优化奖励适配

Anisa Saleem, Duksu Kim

机构 * Korea University of Technology and Education (KOREATECH)（韩国技术教育大学） 纠错

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

AI总结 CORAL结合五阶段课程与阶段感知奖励，在CARLA中训练多流演员-评论家策略，实现基于激光雷达的城市驾驶，长路线约束下成功率显著优于PPO基线，且可零样本跨城镇迁移。

Comments 13 pages, 6 figures

Rethinking 3D Segmentation from Individual LiDAR Scans: Incidence-Aware Sampling on the SIP Benchmark

从单个激光雷达扫描数据重新思考三维分割：SIP基准上的入射角感知采样

Seongyong Kim, Jingdao Chen, Yong Kwon Cho

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

AI总结 针对单个激光雷达扫描的三维分割，本研究在SIP基准上提出入射角感知采样策略，提升了非平面构件等的分割性能，降低了对采样分辨率的敏感性。