自动驾驶

Human-Aware Robot Behaviour in Self-Driving Labs

具有人类意识的自主驾驶实验室中的机器人行为

Satheeshkumar Veeramani, Anna Kisil, Abigail Bentley, Hatem Fakhruldeen, Gabriella Pizzuto, Andrew I. Cooper

专题命中 感知 ：self-driving(title,abstract)；LiDAR(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出了一种基于AI的具身感知方法，通过预测人类意图实现自主驾驶实验室中机器人与人类的主动交互，提升实验室自动化流程的效率和协调性。

A Survey of Reasoning in Autonomous Driving Systems: Open Challenges and Emerging Paradigms

自动驾驶系统推理的综述：开放挑战与新兴范式

Kejin Yu, Yuhan Sun, Taiqiang Wu, Ruixu Zhang, Zhiqiang Lin, Yuxin Meng, Junjie Wang, Yujiu Yang

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

AI总结 本文综述了自动驾驶系统推理的挑战与新兴范式，提出认知层次分解驾驶任务，并系统化七个核心推理挑战，强调发展可验证的神经符号架构以解决高延迟推理与安全需求的矛盾。

Comments Published in TMLR (March 2026) | OpenReview: https://openreview.net/forum?id=XwQ7dc4bqn

Online Slip Detection and Friction Coefficient Estimation for Autonomous Racing

自动驾驶赛车中的在线滑动检测与摩擦系数估计

Christopher Oeltjen, Carson Sobolewski, Saleh Faghfoorian, Lorant Domokos, Giancarlo Vidal, Sriram Yerramsetty, Ivan Ruchkin

机构 * Trustworthy Engineered Autonomy (TEA) Lab, Department of Electrical and Computer Engineering, University of Florida（可信工程自主性实验室，电气与计算机工程系，佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于IMU和LiDAR数据的轻量级方法，用于自动驾驶赛车中的在线滑动检测和摩擦系数估计，无需复杂模型或训练数据。

Comments Equal contribution by the first three authors

Radiometric fingerprinting of object surfaces using mobile laser scanning and semantic 3D road space models

利用移动激光扫描和语义3D道路空间模型进行物体表面的辐射指纹识别

Benedikt Schwab, Thomas H. Kolbe

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

AI总结 本文提出利用移动激光扫描和语义3D道路空间模型，通过生成物体表面的辐射指纹，实现对城市表面材料信息的自动关联与分析。