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RapidLiDAR提出了一种基于自适应初始化和多尺度重建的实时LiDAR场景补全方法，其性能达到最先进水平，处理速度是现有最快方法的2.3倍，满足了汽车LiDAR传感器的实时要求。
提出了一个使用多传感器卫星数据进行森林地上生物量估算的全局训练CNN，并通过稀疏样地校准流程实现局部预测适应。与未校准的全局模型和ESA CCI产品相比，精度有所提高。
FCC提议禁止在美国销售配备激光雷达、热成像或其他“军用级”功能的外国制造无人机，这将导致DJI Air 3S和Mini 5 Pro等热门机型从货架上撤下，而现有用户不受影响。
考古学家利用 LiDAR 发现了一个庞大的古亚马逊文明，拥有两万多处土方工程，改写了前哥伦布时期历史的假设，并挑战了此前关于该地区能否孕育复杂社会的看法。
MIT Media Lab的研究人员证明，消费级LiDAR传感器（如iPhone中的传感器）可以通过一种称为运动诱导孔径采样（motion-induced aperture sampling）的技术用于窥视拐角，从而利用现成硬件实现成本低于100美元的非视距成像。
特斯拉的机器人出租车里程持平，车辆数量似乎减少，与Waymo高得多的里程形成对比，尽管马斯克在财报电话会议上乐观表态，投资者仍越来越担忧。
LIDAR-AD提出了一种用于自动驾驶的无解码器潜在交互世界模型，通过减少冗余的潜在对齐和残差动作更新，改进了风险感知的状态抽象和长时域动态预测，在模拟和真实场景中优于基线世界模型。
本文介绍了 oomwoo，一款开源的、可自行组装的扫地机器人，采用 2D LiDAR 和 ROS 2 实现自主导航，无需云端支持。它专为创客社区设计，从一开始就公开构建。
本文提出FLISP，一种基于单LiDAR-IMU套件实现UGV-UAV协同隧道巡检的无地图路径规划框架，在1.2公里隧道中达到100%成功率和7毫秒延迟。
OmniPath是一个多模态代理框架，结合了OpenStreetMap网络拓扑与航空LiDAR数据，通过高分辨率分析坡度、表面不连续等物理障碍来审计轮椅无障碍性，并经过实地调查验证。
ShotcreteDepth是一个包含来自施工环境的立体RGB和LiDAR数据的双模态数据集，旨在支持在挑战性条件下进行深度感知研究。该数据集包含11,252个样本，其中220个已标注，并附带一个轻量级标注工具。
KITScenes Multimodal 是一个高保真度的欧洲自动驾驶数据集，配备同步传感器、完整的3D高精地图，以及用于空间学习和具身AI研究的四个基准测试。
本周 awesome-autoresearch 新增三个条目，包括将 Karpathy 的 autoresearch 循环应用于 LiDAR SLAM 的 autoslam 项目，以及两篇分析原始实验并揭示指标博弈的博客文章。
星巴克在仅9个月后便停用了自动化盘点AI库存系统，原因是该系统准确性不足——例如无法区分不同牛奶种类——现回归人工盘点，并采用新的每日补货模式。
Sensor2Sensor 利用扩散模型和 4D 高斯溅射，将自然场景下的行车记录仪视频转换为多模态自动驾驶车辆日志（多视角摄像头和 LiDAR），用于自动驾驶系统的训练与验证。
一个帖子分享了在Unity中使用激光雷达和PPO进行自对弈RL训练的视频，随后是关于从零构建AlphaGo的讲座。
Ouster 宣布推出 REV8，这是首款在硅芯片中直接融合彩色与三维数据的原生彩色激光雷达传感器，而非在软件中进行融合，标志着三维感知技术领域的硬件层面进步。
禾赛科技发布了全球首款全彩色激光雷达芯片Picasso，支持高达4,320个激光通道，在硬件层面实现了颜色感知与距离测量的原生像素级融合。该芯片将用于禾赛下一代ETX系列激光雷达传感器，预计于2026年下半年量产。