自动驾驶

Are VLMs Ready for Lane Topology Awareness in Autonomous Driving?

视觉-语言模型是否准备好在自动驾驶中具备车道拓扑意识？

Xin Chen, Jia He, Maozheng Li, Dongliang Xu, Tianyu Wang, Yixiao Chen, Zhixin Lin, Yue Yao

机构 * Shandong University（山东大学） ； MBZUAI ； Sems 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(title,abstract)；BEV(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文评估了VLMs在自动驾驶中理解道路拓扑结构的能力，发现尽管闭源模型在部分任务表现良好，但空间推理仍是其主要瓶颈，且模型规模和推理令牌数量对性能有显著影响。

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Real-Time Generative Policy via Langevin-Guided Flow Matching for Autonomous Driving

通过拉格朗日引导的流匹配实现实时生成策略用于自动驾驶

Tianze Zhu, Yinuo Wang, Wenjun Zou, Tianyi Zhang, Likun Wang, Letian Tao, Feihong Zhang, Yao Lyu, Shengbo Eben Li

机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（车辆与移动系统学院，清华大学） ； College of Artificial Intelligence, Tsinghua University（人工智能学院，清华大学） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 DACER-F通过流匹配实现实时生成策略，提升自动驾驶中的决策效率与性能。

ModalPatch: A Plug-and-Play Module for Robust Multi-Modal 3D Object Detection under Modality Drop

ModalPatch: 一种插拔式模块，用于在模态缺失情况下鲁棒的多模态3D目标检测

Shuangzhi Li, Lei Ma, Xingyu Li

机构 * University of Alberta, Canada（阿尔伯塔大学） ； The University of Tokyo, Japan（东京大学） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ModalPatch是一种插拔式模块，通过利用传感器数据的时间特性实现感知连续性，提升多模态3D目标检测在模态缺失情况下的鲁棒性和准确性。

GAN-Based Single-Stage Defense for Traffic Sign Classification Under Adversarial Patch

基于GAN的单阶段交通标志分类对抗攻击防御策略

Abyad Enan, Mashrur Chowdhury

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出基于GAN的单阶段防御策略，有效提升自动驾驶系统对对抗性贴纸攻击的防御能力，显著提高交通标志分类的准确率。

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CAWM-Mamba: A unified model for infrared-visible image fusion and compound adverse weather restoration

CAWM-Mamba：一种用于红外可见图像融合和复合恶劣天气恢复的统一模型

Huichun Liu, Xiaosong Li, Zhuangfan Huang, Tao Ye, Yang Liu, Haishu Tan

机构 * School of Physics（物理学院） ； Optoelectronic Engineering, Foshan University, Foshan 528225, China（光学电子工程学院，佛山大学，佛山528225，中国） ； Guangdong-HongKong-Macao Joint Laboratory for Intelligent Micro-Nano Optoelectronic Technology, Foshan 528225, China（粤港澳联合智能微纳光电子技术实验室，佛山528225，中国） ； School of Mechanical Electronic（机械电子学院） ； Information Engineering, China University of Mining and Technology, Beijing 100083, China（信息工程学院，中国矿业大学，北京100083，中国） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 CAWM-Mamba提出了一种统一模型，用于红外可见图像融合和复合恶劣天气恢复，通过三个关键模块提升多退化场景下的性能。

EIMC: Efficient Instance-aware Multi-modal Collaborative Perception

EIMC: 高效实例感知多模态协作感知

Kang Yang, Peng Wang, Lantao Li, Tianci Bu, Chen Sun, Deying Li, Yongcai Wang

机构 * School of Information, Renmin University of China（中国人民大学信息学院） ； Sony Research and Development Center China（索尼（中国）研发有限公司） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 EIMC通过实例感知的多模态协作感知方法，提升自动驾驶安全性，减少带宽使用，实现高效且准确的3D感知。

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