自动驾驶

Deep Information Fusion for Electric Vehicle Charging Station Occupancy Forecasting

Ashutosh Sao, Nicolas Tempelmeier, Elena Demidova

专题命中 多传感器融合 ：occupancy(title)

Journal ref 24th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems - ITSC2021

MIMO-SAR: A Hierarchical High-resolution Imaging Algorithm for mmWave FMCW Radar in Autonomous Driving

Xiangyu Gao, Sumit Roy, Guanbin Xing

专题命中 多传感器融合 ：autonomous driving(title)

Comments 13 pages

Journal ref IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2021

Radar4D-VLM: Proposal-Grounded Temporal 4D Radar Reasoning Across Frozen Language Models

Radar4D-VLM：基于提议的跨冻结语言模型的时序4D雷达推理

Jiaju Han, Xuemeng Sun, Qike Zhang, Xiang Chen, Luwei Yang, Jiahuan Long, Yiwei Wei, Jiujiang Guo, Chengyin Hu

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

AI总结 本文提出仅用雷达的时序视觉-语言模型Radar4D-VLM，结合提议的时序目标标记等，在K-Radar验证集上表现优异，且雷达标记接口兼容多款冻结语言骨干，为雷达多模态推理奠定基础。

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。

PolygMap: A Perceptive Locomotion Framework for Humanoid Robot Stair Climbing

PolygMap：用于人形机器人爬楼梯的感知式运动框架

Bingquan Li, Ning Wang, Zhicheng He, Yucong Wu, Tianwei Zhang

机构 * The Shenzhen Institute of Artificial Intelligence and Robotics for Society（深圳人工智能与机器人社会研究院） ； Electronic science and technology, Guangdong University of Technology（广东技术大学电子科学与技术学院） ； Leju robotics（乐居机器人） 纠错

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

AI总结 本文提出PolygMap框架，通过多传感器融合构建多边形楼梯平面语义地图，在NVIDIA Orin上实现20-30Hz全身运动规划，经真实场景实验验证可高效鲁棒地完成人形机器人爬楼梯任务。

Comments Accepted by ICRA 2026

RICH-SLAM: Radar SLAM with Incremental and Continuous Hilbert Mapping

RICH-SLAM：基于增量连续希尔伯特映射的雷达SLAM

Bingbing Zhang, Huan Yin, Yang Xu, Shuo Liu, Shaojie Shen, Fumin Zhang, Wen Xu

机构 * State Key Laboratory of Ocean Sensing, Zhejiang University（浙江大学海洋传感国家重点实验室） ； Interdisciplinary Student Training Platform for Marine areas, Zhejiang University（浙江大学海洋交叉学科学生培养平台） ； Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学电子与计算机工程系） ； School of AI and Robotics, Hunan University（湖南大学人工智能与机器人学院） ； Ocean College, Zhejiang University（浙江大学海洋学院） ； Institute of Deep-Sea Science and Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深海科学与工程研究所） 纠错

专题命中 多传感器融合 ：LiDAR(abstract)；occupancy(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出RICH-SLAM框架，采用Rao-Blackwellized粒子滤波后端和增量希尔伯特空间降秩高斯过程映射，从稀疏雷达测量中构建连续占用地图，并支持不确定性感知规划。

Comments 12 figures

UMEDA: Unified Multi-modal Efficient Data Fusion for Privacy-Preserving Graph Federated Learning via Spectral-Gated Attention and Diffusion-Based Operator Alignment

UMEDA：统一多模态高效数据融合用于隐私保护图联邦学习的谱门控注意力与扩散算子对齐

Shih-Yu Lai, Hirozumi Yamaguchi, Shang-Tse Chen, Yu-Lun Liu, Bing-Yu Chen

机构 * Department of XXX, University of YYY, Location, Country（XXX系，YYY大学，Location，Country） ； School of ZZZ, Institute of WWW, Location, Country（ZZZ学院，WWW研究所，Location，Country） 纠错

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

AI总结 UMEDA通过谱门控注意力和扩散算子对齐，实现多模态数据在隐私保护下的高效联邦学习，提升准确性和通信效率。

UNRIO: Uncertainty-Aware Velocity Learning for Radar-Inertial Odometry

UNRIO：面向雷达-惯性里程计的不确定性感知速度学习

Jui-Te Huang, Tinashu Huang, Anthony Rowe, Michael Kaess

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 UNRIO通过直接处理雷达IQ信号预测体坐标系速度，结合Transformer架构和GRT框架，在多模式下实现不确定性估计与姿态图融合，有效提升横向运动轨迹中的里程计精度。

Rascene: High-Fidelity 3D Scene Imaging with mmWave Communication Signals

Rascene：利用毫米波通信信号实现高保真3D场景成像

Kunzhe Song, Geo Jie Zhou, Xiaoming Liu, Huacheng Zeng

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Michigan State University（密歇根州立大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出Rascene框架，利用毫米波通信信号实现高精度3D场景成像，克服了传统传感器在恶劣环境下的局限性，提供了一种低成本、可扩展的3D感知新途径。

Comments Accepted to CVPR 2026

Layer-Wise Modality Decomposition for Interpretable Multimodal Sensor Fusion

Jaehyun Park, Konyul Park, Daehun Kim, Junseo Park, Jun Won Choi

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

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

Comments Accepted to NeurIPS 2025

Occluded nuScenes: A Multi-Sensor Dataset for Evaluating Perception Robustness in Automated Driving

Sanjay Kumar, Tim Brophy, Reenu Mohandas, Eoin Martino Grua, Ganesh Sistu, Valentina Donzella, Ciaran Eising

机构 * University of Limerick（利默里克大学） ； Data Driven Computer Engineering Research Centre（数据驱动计算机工程研究中心） ； Lero, The Irish Software Research Centre（Lero爱尔兰软件研究中心） ； Valeo Vision Systems（Valéo视觉系统） ； Queen Mary University of London（伦敦女王学院） 纠错

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

CRAB: Camera-Radar Fusion for Reducing Depth Ambiguity in Backward Projection based View Transformation

In-Jae Lee, Sihwan Hwang, Youngseok Kim, Wonjune Kim, Sanmin Kim, Dongsuk Kum

机构 * Interdisciplinary Program in Artificial intelligence, Seoul National University（人工智能跨学科项目，首尔国立大学） ； Cho Chun Shik Graduate School of Mobility, KAIST（移动性研究生院，韩国科学技术院） ； dot Inc（42dot公司） ； Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI)（电子电信研究院） ； Department of Automobile and IT Convergence, Kookmin University（汽车与IT融合系，韩国釜山大学） 纠错

专题命中 多传感器融合 ：BEV(abstract)；occupancy(abstract)；分类 cs.CV

Comments Accepted by ICRA 2025

Self-Supervised Sparse Sensor Fusion for Long Range Perception

Edoardo Palladin, Samuel Brucker, Filippo Ghilotti, Praveen Narayanan, Mario Bijelic, Felix Heide

机构 * Torc Robotics（Torc机器人公司） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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

A 4D Radar Camera Extrinsic Calibration Tool Based on 3D Uncertainty Perspective N Points

Chuan Cao, Xiaoning Wang, Wenqian Xi, Han Zhang, Weidong Chen, Jingchuan Wang

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Institute of Medical Robotics, Shanghai Jiao Tong University（自动化与智能感知学院、医疗机器人研究院、上海交通大学） ； Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education of China, Shanghai 200240（系统控制与信息处理重点实验室、中华人民共和国教育部、上海200240） ； Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（瑞金医院、上海交通大学医学院） ； Renji hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（仁济医院、上海交通大学医学院） 纠错

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

Raci-Net: Ego-vehicle Odometry Estimation in Adverse Weather Conditions

Mohammadhossein Talebi, Pragyan Dahal, Davide Possenti, Stefano Arrigoni, Francesco Braghin

机构 * Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

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

Comments 8 pages

R2LDM: An Efficient 4D Radar Super-Resolution Framework Leveraging Diffusion Model

Boyuan Zheng, Shouyi Lu, Renbo Huang, Minqing Huang, Fan Lu, Wei Tian, Guirong Zhuo, Lu Xiong

机构 * School of Automotive Studies, Tongji University（汽车学院，同济大学） 纠错

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

Comments 8 pages, 9 figures, accepted to IROS 2025

Improving Multi-Vehicle Perception Fusion with Millimeter-Wave Radar Assistance

Zhiqing Luo, Yi Wang, Yingying He, Wei Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

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

Comments to appear in IEEE INFOCOM 2025

Part-Whole Relational Fusion Towards Multi-Modal Scene Understanding

Yi Liu, Chengxin Li, Shoukun Xu, Jungong Han

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

PRFusion: Toward Effective and Robust Multi-Modal Place Recognition with Image and Point Cloud Fusion

Sijie Wang, Qiyu Kang, Rui She, Kai Zhao, Yang Song, Wee Peng Tay

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

Comments accepted by IEEE TITS 2024

Radar Teach and Repeat: Architecture and Initial Field Testing

Xinyuan Qiao, Alexander Krawciw, Sven Lilge, Timothy D. Barfoot

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

Comments 7 pages, 5 figures, submitted to ICRA 2025

Uplifting Range-View-based 3D Semantic Segmentation in Real-Time with Multi-Sensor Fusion

Shiqi Tan, Hamidreza Fazlali, Yixuan Xu, Yuan Ren, Bingbing Liu

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

Radar Fields: Frequency-Space Neural Scene Representations for FMCW Radar

David Borts, Erich Liang, Tim Brödermann, Andrea Ramazzina, Stefanie Walz, Edoardo Palladin, Jipeng Sun, David Bruggemann, Christos Sakaridis, Luc Van Gool, Mario Bijelic, Felix Heide

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

Comments 8 pages, 6 figures, to be published in SIGGRAPH 2024

HoloVIC: Large-scale Dataset and Benchmark for Multi-Sensor Holographic Intersection and Vehicle-Infrastructure Cooperative

Cong Ma, Lei Qiao, Chengkai Zhu, Kai Liu, Zelong Kong, Qing Li, Xueqi Zhou, Yuheng Kan, Wei Wu

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

Comments Accept to CVPR 2024, Benchmark Website: https://holovic.net

RIDERS: Radar-Infrared Depth Estimation for Robust Sensing

Han Li, Yukai Ma, Yuehao Huang, Yaqing Gu, Weihua Xu, Yong Liu, Xingxing Zuo

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

Comments 13 pages, 13 figures

mmFUSION: Multimodal Fusion for 3D Objects Detection

Javed Ahmad, Alessio Del Bue

专题命中 多传感器融合 ：self-driving(abstract)；LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

Comments 10 pages,

RGB-D And Thermal Sensor Fusion: A Systematic Literature Review

Martin Brenner, Napoleon H. Reyes, Teo Susnjak, Andre L. C. Barczak

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

Comments 34 pages, 21 figures

Center Feature Fusion: Selective Multi-Sensor Fusion of Center-based Objects

Philip Jacobson, Yiyang Zhou, Wei Zhan, Masayoshi Tomizuka, Ming C. Wu

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

Comments Accepted by ICRA 2023

Dual-Weight Particle Filter for Radar-Based Dynamic Bayesian Grid Maps

Max Peter Ronecker, Michael Stolz, Daniel Watzenig

专题命中 多传感器融合 ：LiDAR(abstract)；occupancy(abstract)；分类 cs.RO

Comments Accepted at 2023 IEEE International Conference on Mobility: Operations, Services, and Technologies (MOST)

Adversarial Robustness of Deep Sensor Fusion Models

Shaojie Wang, Tong Wu, Ayan Chakrabarti, Yevgeniy Vorobeychik

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

Deep learning for radar data exploitation of autonomous vehicle

Arthur Ouaknine

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

Comments PhD Thesis (194 pages); several papers are included in the manuscript; may overlap with: arXiv:2005.01456, arXiv:2103.16214 and arXiv:2112.10646