自动驾驶

NutVLM: A Self-Adaptive Defense Framework against Full-Dimension Attacks for Vision Language Models in Autonomous Driving

NutVLM: 一种针对自动驾驶中视觉语言模型全维度攻击的自适应防御框架

Xiaoxu Peng, Dong Zhou, Jianwen Zhang, Guanghui Sun, Anh Tu Ngo, Anupam Chattopadhyay

机构 * Department of Control Science and Engineering, Harbin Institute of Technology（控制科学与工程系，哈尔滨工业大学） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出NutVLM框架，通过NutNet++ sentinel检测并净化良性样本、局部修补和全局扰动，结合高效灰度遮蔽和专家引导的对抗提示调优，提升自动驾驶中视觉语言模型的鲁棒性与性能。

Comments 12 pages, 6 figures

Leveraging Large Vision Model for Multi-UAV Co-perception in Low-Altitude Wireless Networks

利用大型视觉模型实现低空无线网络中多无人机协同感知

Yunting Xu, Jiacheng Wang, Ruichen Zhang, Changyuan Zhao, Yinqiu Liu, Dusit Niyato, Liang Yu, Haibo Zhou, Dong In Kim

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机与数据科学学院） ； Alibaba Cloud（阿里云） ； School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University（南京大学电子科学与技术学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University（成均馆大学电子与计算机工程系） 纠错

专题命中 感知 ：BEV(abstract)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 本文提出一种通信高效的多无人机协同感知框架BHU，通过Top-K选择机制和Swin-large-based MaskDINO编码器提升感知性能，同时利用深度强化学习优化协作无人机选择和资源分配，实验表明在资源受限环境下感知性能提升超5%且通信开销降低85%。

Dynamic-ICP: Doppler-Aware Iterative Closest Point Registration for Dynamic Scenes

动态ICP：针对动态场景的多普勒感知迭代最近点配准

Dong Wang, Daniel Casado Herraez, Stefan May, Andreas Nüchter

机构 * Julius-Maximilians-Universität Würzburg（乌尔姆-约亨大学） ； Zentrum für Telematik e.V.（电信研究中心） ； Nuremberg Institute of Technology Georg Simon Ohm（纽伦堡技术学院 Georg Simon Ohm） ； University of Bonn（波恩大学） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出动态ICP方法，通过多普勒速度估计自身运动、动态物体聚类、常速模型预测动态点及结合点到平面残差与多普勒残差的紧凑目标，实现动态场景下的鲁棒配准。

Comments 8 pages, 5 figures

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, 2026

OmniVLN: Omnidirectional 3D Perception and Token-Efficient LLM Reasoning for Visual-Language Navigation across Air and Ground Platforms

OmniVLN：面向空和地面平台的全方位3D感知与高效token LLM推理的视觉语言导航

Zhongyuang Liu, Min He, Shaonan Yu, Xinhang Xu, Muqing Cao, Jianping Li, Jianfei Yang, Lihua Xie

机构 * CertaintyX ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电子与电气工程学院） ； Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 OmniVLN结合全方位3D感知与高效token分层推理，提升空和地面机器人在复杂环境中的视觉语言导航能力，提升空间指认准确率并减少token消耗。