多模态信息融合

Sparse4D-Radar: An Efficient and Robust Framework for Surround-View 3D Object Detection via 4D Radar-Camera Fusion

Sparse4D-Radar：一种通过4D雷达-相机融合实现高效且稳健的环视3D目标检测框架

Fuyuan Ai, Yuchen Tan, Jiehui Chen, Zhiwei Xu, Chunyi Song

机构 * State Key Laboratory of Ocean Sensing and Ocean College, Zhejiang University（浙江大学海洋传感与海洋学院海洋传感技术国家重点实验室） ； Engineering Research Center of Oceanic Sensing Technology and Equipment, Ministry of Education, Zhejiang University（浙江大学海洋传感技术与装备教育部工程研究中心） ； Donghai Laboratory（东海实验室） ； Ocean College, Institute of Marine Electronics and Intelligent Systems, Zhejiang University（浙江大学海洋学院海洋电子与智能系统研究所） 纠错

专题命中 自动驾驶多传感器融合 ：multi-modal fusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对4D成像雷达在环视感知缺乏成熟方案的问题，提出Sparse4D-Radar框架。设计可变形融合模块等，经实验验证该框架在环视3D检测性能上达先进水平，兼顾精度、鲁棒性与效率。

Comments 13 pages, 6 figures

Uncertainty-Aware Hybrid Machine Learning in Virtual Sensors for Vehicle Sideslip Angle Estimation

面向车辆侧倾角估计的不确定性感知混合机器学习虚拟传感器

Abinav Kalyanasundaram, Karthikeyan Chandra Sekaran, Philipp Stauber, Michael Lange, Wolfgang Utschick, Michael Botsch

机构 * CARISSMA Institute of Automated Driving, Technische Hochschule Ingolstadt（CARISSMA自动化驾驶研究所，因戈尔施塔特技术大学） ； GeneSys Elektronik GmbH（GeneSys电子 GmbH） ； Technische Universität München（慕尼黑技术大学） 纠错

专题命中 自动驾驶多传感器融合 ：hybrid fusion(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出不确定性感知混合学习架构，通过融合机器学习与车辆运动模型，提升车辆状态估计精度，同时引入新的数据集ReV-StED验证方法有效性。

Comments Accepted at the 2025 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)

Journal ref 2025 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)