自动驾驶

Out-of-Sight Embodied Agents: Multimodal Tracking, Sensor Fusion, and Trajectory Forecasting

视线外的具身智能体：多模态跟踪、传感器融合与轨迹预测

Haichao Zhang, Yi Xu, Yun Fu

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Northeastern University（东北大学电气与计算机工程系） ； Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（东北大学库里计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出改进的视线外轨迹预测方法，通过视觉定位去噪模块提升轨迹预测性能，实验表明在Vi-Fi和JRDB数据集上达到最优效果，为自动驾驶、机器人和监控提供新方向。

Comments Published in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (Early Access), pp. 1-14, March 23, 2026

Journal ref IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2026

Edge Radar Material Classification Under Geometry Shifts

边缘雷达材质分类在几何位移下的应用

Jannik Hohmann, Dong Wang, Andreas Nüchter

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

AI总结 本文提出一种轻量级毫米波雷达材质分类方法，用于低功耗边缘设备，在正常训练几何下宏F1达94.2%，但在现实几何位移下性能下降至68.5%，通过归一化、几何增强和运动感知特征提升鲁棒性。

Cross-Scenario Deraining Adaptation with Unpaired Data: Superpixel Structural Priors and Multi-Stage Pseudo-Rain Synthesis

跨场景去雨适应：超像素结构先验与多阶段伪雨合成

Kangbo Zhao, Miaoxin Guan, Xiang Chen, Yukai Shi, Jinshan Pan

机构 * School of Information Engineering, Guangdong University of Technology（广东工业大学信息工程学院） ； School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种无需配对雨天数据的跨场景去雨适应框架，通过超像素生成模块提取结构先验，结合多阶段伪雨合成提升去雨性能，实验表明在未知分布领域取得显著PSNR提升。

Comments We aim at addressing the cross-scenario (i.e., O.O.D) de-rain challenge, which has been neglected for a long period

DGFusion: Depth-Guided Sensor Fusion for Robust Semantic Perception

DGFusion：基于深度的传感器融合用于鲁棒的语义感知

Tim Broedermannn, Christos Sakaridis, Luigi Piccinelli, Wim Abbeloos, Luc Van Gool

机构 * Computer Vision Laboratory, ETH Zurich（计算机视觉实验室，苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 DGFusion通过整合深度信息提升多模态传感器融合，实现自动驾驶中的鲁棒语义感知。

Comments Code and models are available at https://github.com/timbroed/DGFusion

Integrating Multi-Modal Sensors: A Review of Fusion Techniques for Intelligent Vehicles

多模态传感器整合：智能车辆融合技术综述

Chuheng Wei, Ziye Qin, Ziyan Zhang, Guoyuan Wu, Matthew J. Barth

机构 * College of Engineering, Center for Environmental Research and Technology, University of California at Riverside（工程学院、环境研究与技术中心、加州大学河滨分校） ； School of Transportation and Logistics, Southwest Jiaotong University（交通运输与物流学院、西南交通大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了多传感器融合技术在自动驾驶中的应用，分析了深度学习方法、多模态数据集及新兴趋势，强调了其提升系统适应性和鲁棒性的潜力。

Comments Accepted by IEEE IV 2025

Journal ref Proceedings of the 2025 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), pp. 1817-1824, 2025

Navigation Around Unknown Space Objects Using Visible-Thermal Image Fusion

利用可见光与热红外图像融合进行未知空间物体的导航

Eric J. Elias, Michael Esswein, Jonathan P. How, David W. Miller

机构 * Draper Scholar, Department of Aeronautics and Astronautics, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院航空航天系） ； Senior Member of Technical Staff, The Charles Stark Draper Laboratory Inc.（查尔斯·斯塔克·德拉珀实验室公司） ； Ford Professor of Engineering, Department of Aeronautics and Astronautics, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院航空航天系） ； Professor Post Tenure, Department of Aeronautics and Astronautics, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院航空航天系） 纠错

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

AI总结 本文提出利用可见光与热红外图像融合技术，提升在复杂光照条件下对未知空间物体的导航精度。

Comments 18 pages, 11 figures. To be published in proceedings of AIAA SCITECH 2026 Forum

R$^3$D: Regional-guided Residual Radar Diffusion

R$^3$D: 基于区域引导的残差雷达扩散

Hao Li, Xinqi Liu, Yaoqing Jin

机构 * University of Arizona（亚利桑那大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； University of Stuttgart（斯图加特大学） 纠错

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

AI总结 R3D通过区域引导残差雷达扩散框架，整合残差建模与sigma自适应引导，提升雷达点云质量，优于现有方法。

Comments 6 pages, 4 figures

DRL-TH: Jointly Utilizing Temporal Graph Attention and Hierarchical Fusion for UGV Navigation in Crowded Environments

DRL-TH：联合利用时序图注意力和层次融合用于拥挤环境下的无人地面车辆导航

Ruitong Li, Lin Zhang, Yuenan Zhao, Chengxin Liu, Ran Song, Wei Zhang

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

AI总结 DRL-TH通过结合时序图注意力和层次融合，提升无人地面车辆在拥挤环境中的导航性能和动态适应性。

E-CHUM: Event-based Cameras for Human Detection and Urban Monitoring

E-CHUM：基于事件的相机用于人类检测和城市监控

Jack Brady, Andrew Dailey, Kristen Schang, Zo Vic Shong

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 本文提出利用基于事件的相机进行城市动态研究，结合多传感器融合以提升监控效果和隐私保护。

Rad-GS: Radar-Vision Integration for 3D Gaussian Splatting SLAM in Outdoor Environments

Rad-GS：用于户外环境的雷达-视觉融合3D高斯点云SLAM

Renxiang Xiao, Wei Liu, Yuanfan Zhang, Yushuai Chen, Jinming Chen, Zilu Wang, Liang Hu

机构 * Department of Automation, School of Mechanical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology（自动化系、机械工程与自动化学院、哈尔滨工业大学） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology（计算机科学与技术学院、哈尔滨工业大学） 纠错

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

AI总结 Rad-GS通过融合雷达与视觉信息，实现公里级户外环境的3D高斯点云SLAM，提升定位精度与场景重建能力。

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters 10(12), 13359-13366 (2025)

MASt3R-Fusion: Integrating Feed-Forward Visual Model with IMU, GNSS for High-Functionality SLAM

Yuxuan Zhou, Xingxing Li, Shengyu Li, Zhuohao Yan, Chunxi Xia, Shaoquan Feng

机构 * School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University（武汉大学测绘学院） 纠错

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

Infrastructure Sensor-enabled Vehicle Data Generation using Multi-Sensor Fusion for Proactive Safety Applications at Work Zone

Suhala Rabab Saba, Sakib Khan, Minhaj Uddin Ahmad, Jiahe Cao, Mizanur Rahman, Li Zhao, Nathan Huynh, Eren Erman Ozguven

机构 * The University of Alabama（阿拉巴马大学） ； MITRE Corporation（MITRE公司） ； University of Nebraska-Lincoln（内布拉斯加大学林肯分校） ； FAMU-FSU College of Engineering（佛罗里达州立大学工程学院） 纠错

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

Preserving Cross-Modal Stability for Visual Unlearning in Multimodal Scenarios

Jinghan Xu Yuyang Zhang Qixuan Cai Jiancheng Chen Keqiu Li

机构 * Tianjin University（天津大学） 纠错

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

Comments 9 pages,4 figures

FloorSAM: SAM-Guided Floorplan Reconstruction with Semantic-Geometric Fusion

Han Ye, Haofu Wang, Yunchi Zhang, Jiangjian Xiao, Yuqiang Jin, Jinyuan Liu, Wen-An Zhang, Uladzislau Sychou, Alexander Tuzikov, Vladislav Sobolevskii, Valerii Zakharov, Boris Sokolov, Minglei Fu

机构 * College of Information Engineering, Zhejiang University of Technology（浙江工业大学信息工程学院） ； Joint Laboratory of Industrial Intelligent Technologies, Russia, China（中俄工业智能技术联合实验室） ； Ningbo Institute of Materials Technology and Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院宁波材料技术与工程研究所） ； United Institute of Informatics Problems of the National Academy of Belarus（白俄罗斯国家科学院信息问题联合研究所） ； Saint Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences（俄罗斯科学院圣彼得堡联邦科研中心） 纠错

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

Comments 12 pages, 15 figures,

Edge-Based Multimodal Sensor Data Fusion with Vision Language Models (VLMs) for Real-time Autonomous Vehicle Accident Avoidance

Fengze Yang, Bo Yu, Yang Zhou, Xuewen Luo, Zhengzhong Tu, Chenxi Liu

机构 * Department of Civil & Environmental Engineering University of Utah（土木与环境工程系 犹他大学） ； Zachry Department of Civil and Environmental Engineering Texas A&M University（扎克里系 土木与环境工程系 德克萨斯农工大学） ； Department of Computer Science & Engineering Texas A&M University（计算机科学与工程系 德克萨斯农工大学） 纠错

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

Comments 24 pages, 6 tables, 7 figures

Dynamic Frequency Feature Fusion Network for Multi-Source Remote Sensing Data Classification

Yikang Zhao, Feng Gao, Xuepeng Jin, Junyu Dong, Qian Du

机构 * State Key Laboratory of Physical Oceanography, Ocean University of China（中国海洋大学物理海洋学国家重点实验室） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Mississippi State University（密苏里州立大学电气与计算机工程系） 纠错

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

Comments Accepted by IEEE GRSL

RaCalNet: Radar Calibration Network for Sparse-Supervised Metric Depth Estimation

Xingrui Qin, Wentao Zhao, Chuan Cao, Yihe Niu, Tianchen Deng, Houcheng Jiang, Rui Guo, Jingchuan Wang

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Institute of Medical Robotics, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China（上海交通大学自动化与智能感知学院，医学机器人研究所） ； School of Mathematical Sciences, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学数学科学学院） ； South China University of Technology, Guangzhou, China（华南理工大学） ； State Grid Intelligence Technology CO., LTD（国家电网智能技术有限公司） 纠错

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

Comments 10 pages, 7 figures

Quantum Artificial Intelligence for Secure Autonomous Vehicle Navigation: An Architectural Proposal

Hemanth Kannamarlapudi, Sowmya Chintalapudi

机构 * University of Rhode Island（罗德岛大学） ； Carleton University（卡尔顿大学） 纠错

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

Comments 5 pages, 2 figures, 17 references. Architectural proposal for quantum AI integration in autonomous vehicle navigation systems for secured navigation

DAE-Fuse: An Adaptive Discriminative Autoencoder for Multi-Modality Image Fusion

Yuchen Guo, Ruoxiang Xu, Rongcheng Li, Weifeng Su

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Guangdong Provincial Key Lab of Interdisciplinary Research and Application for Data Science（广东省交叉学科研究与数据科学应用重点实验室） ； Beijing Normal - Hong Kong Baptist University（北京师范大学-香港 Baptist大学） 纠错

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

MOANA: Multi-Radar Dataset for Maritime Odometry and Autonomous Navigation Application

Hyesu Jang, Wooseong Yang, Hanguen Kim, Dongje Lee, Yongjin Kim, Jinbum Park, Minsoo Jeon, Jaeseong Koh, Yejin Kang, Minwoo Jung, Sangwoo Jung, Chng Zhen Hao, Wong Yu Hin, Chew Yihang, Ayoung Kim

机构 * Institute of Advanced Machines and Design, SNU, Seoul, S. Korea（先进机械与设计研究所，首尔国立大学） ； Dept. of Mechanical Engineering, SNU, Seoul, S. Korea（机械工程系，首尔国立大学） ； Seadronix, Seoul, S. Korea（Seadronix公司） ； Defence Science and Technology Agency, Singapore（新加坡国防科学与技术局） 纠错

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

Comments 10 pages, 9 figures, 3 tables

DFVO: Learning Darkness-free Visible and Infrared Image Disentanglement and Fusion All at Once

Qi Zhou, Yukai Shi, Xiaojun Yang, Xiaoyu Xian, Lunjia Liao, Ruimao Zhang, Liang Lin

机构 * School of Information Engineering, Guangdong University of Technology（广东技术大学信息工程学院） ； Key Laboratory of Photonic Technology for Integrated Sensing and Communication, Ministry of Education of China（中国教育部长 Photonic Technology for Integrated Sensing and Communication 重点实验室） ； CRRC Institute Co., Ltd.（CRRC研究院） ； UBTECH Robotics Co., Ltd（UBTECH机器人有限公司） ； School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）数据科学学院） ； School of Data and Computer Science, Sun Yat-sen University（中山大学数据与计算机科学学院） 纠错

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

Multimodal and Multiview Deep Fusion for Autonomous Marine Navigation

Dimitrios Dagdilelis, Panagiotis Grigoriadis, Roberto Galeazzi

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

Treble Counterfactual VLMs: A Causal Approach to Hallucination

Shawn Li, Jiashu Qu, Yuxiao Zhou, Yuehan Qin, Tiankai Yang, Yue Zhao

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

IRisPath: Enhancing Costmap for Off-Road Navigation with Robust IR-RGB Fusion for Improved Day and Night Traversability

Saksham Sharma, Akshit Raizada, Suresh Sundaram

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

EDENet: Echo Direction Encoding Network for Place Recognition Based on Ground Penetrating Radar

Pengyu Zhang, Xieyuanli Chen, Yuwei Chen, Beizhen Bi, Zhuo Xu, Tian Jin, Xiaotao Huang, Liang Shen

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

HeRCULES: Heterogeneous Radar Dataset in Complex Urban Environment for Multi-session Radar SLAM

Hanjun Kim, Minwoo Jung, Chiyun Noh, Sangwoo Jung, Hyunho Song, Wooseong Yang, Hyesu Jang, Ayoung Kim

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

Comments 2025 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2025)

NanoMVG: USV-Centric Low-Power Multi-Task Visual Grounding based on Prompt-Guided Camera and 4D mmWave Radar

Runwei Guan, Jianan Liu, Liye Jia, Haocheng Zhao, Shanliang Yao, Xiaohui Zhu, Ka Lok Man, Eng Gee Lim, Jeremy Smith, Yutao Yue

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

Comments 8 pages, 6 figures

DepthMamba with Adaptive Fusion

Zelin Meng, Zhichen Wang

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

Fusion-Driven Tree Reconstruction and Fruit Localization: Advancing Precision in Agriculture

Kaiming Fu, Peng Wei, Juan Villacres, Zhaodan Kong, Stavros G. Vougioukas, Brian N. Bailey

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

Comments This work was presented at IEEE/RSI International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) Workshop

Multimodal Active Measurement for Human Mesh Recovery in Close Proximity

Takahiro Maeda, Keisuke Takeshita, Norimichi Ukita, Kazuhito Tanaka

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

Comments Accepted at Robotics and Automation Letters (RA-L) on Sep 2024