多模态信息融合

Radar and Acoustic Sensor Fusion using a Transformer Encoder for Robust Drone Detection and Classification

基于Transformer编码器的雷达与声学传感器融合用于鲁棒的无人机检测与分类

Gevindu Ganganath, Pasindu Sankalpa, Samal Punsara, Demitha Pasindu, Chamira U. S. Edussooriya, Ranga Rodrigo, Udaya S. K. P. Miriya Thanthrige

专题命中 机器人多传感器融合 ：sensor fusion(title)；分类 eess.SP

AI总结 针对无人机入侵安全问题，提出雷达与声学传感器融合的Transformer编码器方法，利用原始声学信号减少参数，在户外实验中优于现有技术。

Comments Accepted at IEEE 12$^{\text{th}}$~Moratuwa Engineering Research Conference 2026 (MERCon 2026)

Journal ref IEEE 12th Moratuwa Engineering Research Conference 2026 (MERCon 2026)

LXD-SLAM: LiDAR+X Dense SLAM with $\sum_{i=0}^{5}C_5^i$ Configurable Sensor Combinations

LXD-SLAM：基于LiDAR+X的密集SLAM，支持∑_{i=0}^{5}C_5^i种可配置传感器组合

Zhong Wang, Lin Zhang, Linfei Li, Ying Shen, Shaoming Zhang, Pengcheng Shi, Shengjie Zhao

机构 * Tongji University（同济大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

专题命中 机器人多传感器融合 ：sensor fusion(abstract)；multi-sensor fusion(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出LXD-SLAM，一种以3D LiDAR为中心的多传感器融合框架，支持32种传感器组合，通过统一的迭代误差状态卡尔曼滤波和混合位姿图实现高保真、全局一致的密集建图。