自动驾驶

M3CAD: Towards Generic Cooperative Autonomous Driving Benchmark

M3CAD：迈向通用协作自动驾驶基准

Morui Zhu, Yongqi Zhu, Yihao Zhu, Qi Chen, Deyuan Qu, Song Fu, Qing Yang

机构 * University of North Texas（北卡罗来纳州立大学） ； Toyota InfoTech Labs（丰田信息技术实验室） 纠错

专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(title,abstract)；LiDAR(abstract)；occupancy(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 M3CAD是一个全面的协作自动驾驶基准，提供多模态数据支持多种自动驾驶任务，并提出多级融合方法以平衡通信效率与感知精度。

Comments Accepted to ICRA 2026

SAMoE-VLA: A Scene Adaptive Mixture-of-Experts Vision-Language-Action Model for Autonomous Driving

SAMoE-VLA：一种面向自动驾驶的场景自适应混合专家视觉-语言-动作模型

Zihan You, Hongwei Liu, Chenxu Dang, Zhe Wang, Sining Ang, Aoqi Wang, Yan Wang

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（人工智能产业研究院（AIR），清华大学） ； School of Instrument Science and Engineering, Southeast University（仪器科学与工程学院，东南大学） ； Zhili College, Tsinghua University（紫荆学院，清华大学） ； School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（人工智能与自动化学院，华中科技大学） ； Department of Automation, University of Science and Technology of China（自动化学院，中国科学技术大学） ； Department of Automation, University of Science and Technology Beijing（自动化学院，北京科技大学） 纠错

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

AI总结 SAMoE-VLA通过场景自适应混合专家机制提升自动驾驶中的视觉-语言-动作推理性能。

DrivingGen: A Comprehensive Benchmark for Generative Video World Models in Autonomous Driving

DrivingGen：自主驾驶中生成视频世界模型的综合性基准

Yang Zhou, Hao Shao, Letian Wang, Zhuofan Zong, Hongsheng Li, Steven L. Waslander

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； CUHK MMLab（香港中文大学MMLab） 纠错

专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI

AI总结 DrivingGen提出首个综合性基准，用于评估生成驾驶世界模型的视觉真实性、轨迹合理性、时间一致性和可控性，揭示通用与专用模型间的权衡。

Comments ICLR 2026 Poster; Project Website: https://drivinggen-bench.github.io/

ReconDrive: Fast Feed-Forward 4D Gaussian Splatting for Autonomous Driving Scene Reconstruction

ReconDrive: 用于自动驾驶场景重建的快速前馈4D高斯点扩散

Haibao Yu, Kuntao Xiao, Jiahang Wang, Ruiyang Hao, Yuxin Huang, Guoran Hu, Haifang Qin, Bowen Jing, Yuntian Bo, Ping Luo

机构 * Tuojing Intelligence ； The University of Hong Kong（香港大学） ； King's College London（伦敦国王学院） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 ReconDrive通过改进的4D高斯点扩散方法，在自动驾驶场景重建中实现高效高保真生成。

Retrieval-Augmented Gaussian Avatars: Improving Expression Generalization

检索增强的高斯化身：提升表情泛化能力

Matan Levy, Gavriel Habib, Issar Tzachor, Dvir Samuel, Rami Ben-Ari, Nir Darshan, Or Litany, Dani Lischinski

机构 * The Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学） ； OriginAI ； Bar-Ilan University（巴伊兰大学） ； Technion（技术学院） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 仿真评测 ：self-driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 RAF通过检索增强技术提升无模板头部化身的表情泛化能力，增强身份与表情解耦，提高表情分布偏移的鲁棒性。

Traffic-MLLM: Curiosity-Regularized Supervised Learning for Traffic Scenario Case-Based Reasoning

Traffic-MLLM: 基于好奇心正则化的交通场景案例推理监督学习

Waikit Xiu, Qiang Lu, Bingchen Liu, Chen Sun, Xiying Li

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； University of Bristol（布里斯托大学） 纠错

专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Traffic-MLLM通过好奇心驱动的结构化案例学习，提升多模态交通场景推理的鲁棒性和适应性。