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主动视觉
分布 自动驾驶与遥感1视觉语言模型13D 视觉与重建1强化学习与具身智能1
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LiDAS：面向夜间感知的光照驱动动态主动传感
LiDAS: Lighting-driven Dynamic Active Sensing for Nighttime Perception
把车灯当作可主动控制的视觉执行器，用下游感知损失驱动光照场的预测，使白天训练的模型零样本迁移到夜间；这一「感知-照明闭环」思路可复用到其他主动传感（如可控曝光、主动红外补光）与感知-控制联合优化问题中。
EagleVision：基于鸟瞰图视觉定位思维链的双阶段空间智能框架
EagleVision: A Dual-Stage Framework with BEV-grounding-based Chain-of-Thought for Spatial Intelligence
提出基于鸟瞰图（BEV）的主动视角选择与空间思维链推理框架，可复用于需要多视角几何推理的视觉语言任务，如具身导航与三维场景理解。
面向形状与反射率联合采集的可微自适应四维结构光照
Differentiable Adaptive 4D Structured Illumination for Joint Capture of Shape and Reflectance
把「下一次投什么光」变成可微优化问题：用像素级深度不确定性直方图模型驱动自适应结构光图案选择，再用测量-仿真一致性微调联合恢复深度与反射率，可复用到主动式三维扫描与光度立体采集策略设计。
ActiveGrasp：基于校准能量模型的分布信息引导主动抓取
ActiveGrasp: Information-Guided Active Grasping with Calibrated Energy-based Model
把抓取位姿分布建模为 SE(3) 流形上的校准能量模型，并用其条件分布的信息增益来驱动下一最佳视角选择，为主动感知/主动重建中的视角规划提供了一个可复用的「分布级」信息度量思路。