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4D毫米波雷达
RPGFusion：4D雷达先验引导的多模态融合用于3D检测
RPGFusion: 4D Radar Prior-Guided Multi-Modal Fusion for 3D Detection
用4D雷达生成的空间置信度与深度先验图来引导图像特征采样，可缓解Lift-Splat-Shoot视角变换带来的BEV特征近密远疏问题；其稀疏到稠密的特征传播与跨模态空间对齐、语义融合模块，可直接迁移到其他稀疏传感器（LiDAR、事件相机）与相机的BEV融合检测中。
R4Det：面向高性能3D目标检测的4D雷达-相机融合
R4Det: 4D Radar-Camera Fusion for High-Performance 3D Object Detection
面向自动驾驶的多模态3D检测，其全景深度融合（绝对/相对深度互增强）与不依赖自车位姿的可变形门控时序融合模块，可直接迁移到LiDAR-相机或纯视觉BEV时序检测中，解决位姿缺失下的时序退化问题。
恶劣天气条件下基于激光雷达-4D雷达融合的混合鲁棒协同感知
Hybrid Robust Collaborative Perception with LiDAR-4D Radar Fusion under Adverse Weather Conditions
在车路/车车协同感知场景下，用4D毫米波雷达补足退化激光雷达的稀疏点云，其双向跨模态门控（BCMG）做特征可靠性互校验、自适应特征增强（AFE）修复被抑制区域，可直接迁移到多智能体多模态融合的鲁棒检测框架中。
DSERT-RoLL：面向多样驾驶条件的鲁棒多模态感知——立体事件-RGB-热成像相机、4D雷达与双LiDAR
DSERT-RoLL: Robust Multi-Modal Perception for Diverse Driving Conditions with Stereo Event-RGB-Thermal Cameras, 4D Radar, and Dual-LiDAR
为事件相机、4D雷达、热成像等新传感器提供了带2D/3D框与轨迹ID的多模态驾驶数据与统一基准，可直接用于研究跨传感器家族的融合策略与恶劣天气下的3D检测鲁棒性。