多模态信息融合

RC-GeoCP: Geometric Consensus for Radar-Camera Collaborative Perception

RC-GeoCP：雷达-相机协同感知的几何一致性

Xiaokai Bai, Lianqing Zheng, Runwei Guan, Siyuan Cao, Songkai Wang, Huiliang Shen

专题命中 多传感器融合 ：提出4D雷达与相机协同感知框架，融合多传感器信息。

AI总结 提出首个4D雷达与相机协同感知框架RC-GeoCP，通过雷达锚定几何一致性解决深度模糊和空间分散导致的错位，实现高效通信与全局一致表示。

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A High-Resolution Landscape Dataset for Concept-Based XAI With Application to Species Distribution Models

基于概念的可解释AI的高分辨率景观数据集及其在物种分布模型中的应用

Augustin de la Brosse, Damien Garreau, Thomas Houet, Thomas Corpetti

专题命中 多传感器融合 ：融合多光谱和LiDAR无人机影像，属于多传感器融合

AI总结 提出首个基于概念的可解释AI方法用于物种分布模型，利用高分辨率多光谱和LiDAR无人机影像构建景观概念数据集，通过Robust TCAV量化景观概念对模型预测的影响，案例研究验证了方法的有效性。

Safety-Critical LiDAR-Inertial Odometry with On-Manifold Deterministic Protection Level

安全关键的激光雷达-惯性里程计与在线流形确定性保护级别

Yueqi Zhu, Yan Pan, Chufan Rui, Jiasheng Luo, Shihua Li, Bo Zhou

专题命中 多传感器融合 ：融合LiDAR与惯性测量，实现安全关键里程计

AI总结 本文提出一种安全关键的激光雷达-惯性里程计，通过在线流形确定性状态估计提供确定性保护级别，以提升移动机器人在安全关键场景中的导航安全性。

Proactive Conversational Assistant for a Procedural Manual Task based on Audio and IMU

基于音频和IMU的主动式程序性任务对话助手

Rehana Mahfuz, Yinyi Guo, Erik Visser, Phanidhar Chinchili

专题命中 多传感器融合 ：融合音频和IMU多模态输入实现对话助手。

AI总结 提出首个仅使用音频和IMU模态的实时对话助手，通过微调语言模型减少不必要对话并提升问答准确性，在边缘设备上实现无云依赖。

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An Angular-Temporal Interaction Network for Light Field Object Tracking in Low-Light Scenes

用于低光场景光场目标跟踪的角-时交互网络

Mianzhao Wang, Fan Shi, Xu Cheng, Feifei Zhang, Shengyong Chen

专题命中 多传感器融合 ：光场与时间交互，属于多传感器融合

AI总结 提出一种光场极线平面结构图像表示和角-时交互网络，通过显式建模几何结构和自监督优化，在低光场景下实现高效目标跟踪，性能达到最优。

BIM Informed Visual SLAM for Construction Environments

BIM 引导的视觉 SLAM 在建筑环境中的应用

Asier Bikandi-Noya, Miguel Fernandez-Cortizas, Muhammad Shaheer, Ali Tourani, Holger Voos, Jose Luis Sanchez-Lopez

专题命中 多传感器融合 ：融合BIM与RGB-D数据，属于多传感器融合

AI总结 针对建筑环境中视觉SLAM轨迹漂移问题，提出利用建筑信息模型（BIM）的结构先验增强RGB-D SLAM系统，通过墙面对应与几何约束优化减少漂移，提升全局一致性，实验显示轨迹误差降低25.23%，地图精度提升7.14%。

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