自动驾驶

Auto-Annotation with Expert-Crafted Guidelines: A Study through 3D LiDAR Detection Benchmark

基于专家制定指南的自动标注：通过3D激光雷达检测基准的探讨

Yechi Ma, Wei Hua, Shu Kong

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Macau（澳门大学） ； Institute of Collaborative Innovation（协同创新研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出通过AutoExpert基准研究基于专家指南的自动标注，利用基础模型实现3D激光雷达数据的检测，最终将mAP提升至25.4。

Look Before You Fuse: 2D-Guided Cross-Modal Alignment for Robust 3D Detection

先看再融合：基于2D引导的跨模态对齐用于鲁棒的3D检测

Xiang Li, Zhangchi Hu, Xiao Xu, Bin Kong

机构 * Institute of Intelligent Machines, Hefei Institutes of Physical Science, Chinese Academy of Sciences（智能机器研究所，合肥物理科学研究院，中国科学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 感知 ：BEV(abstract)；LiDAR(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出利用2D对象先验进行跨模态特征预对齐，解决LiDAR与相机特征的空间错位问题，提升3D检测鲁棒性。

Comments accepted to cvpr 2026

Semantic Segmentation and Depth Estimation for Real-Time Lunar Surface Mapping Using 3D Gaussian Splatting

基于3D高斯溅射的实时月球表面制图中的语义分割与深度估计

Guillem Casadesus Vila, Adam Dai, Grace Gao

机构 * Department of Aeronautics and Astronautics（航空航天系） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出一种实时制图框架，结合密集感知模型与3D高斯溅射表示，在挑战性环境下实现高精度月球表面制图。

GoalVLM: VLM-driven Object Goal Navigation for Multi-Agent System

GoalVLM: 多智能体系统中基于视觉语言模型的目标导航

MoniJesu James, Amir Atef Habel, Aleksey Fedoseev, Dzmitry Tsetserokou

机构 * Intelligent Space Robotics Laboratory（智能空间机器人实验室） ； Center for Digital Engineering（数字工程中心） ； Skolkovo Institute of Science and Technology（斯克尔科夫科学与技术研究所） 纠错

专题命中 感知 ：BEV(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出GoalVLM，一种基于视觉语言模型的多智能体零样本开放词汇目标导航框架，通过整合SAM3和SpaceOM实现语义优先级探索，无需重新训练即可完成复杂目标导航任务。

Comments 8 pages, 5 figures

ADMM-Based Distributed MPC with Control Barrier Functions for Safe Multi-Robot Quadrupedal Locomotion

基于ADMM的分布式MPC与控制屏障函数用于安全多机器人四足运动

Yicheng Zeng, Ruturaj S. Sambhus, Basit Muhammad Imran, Jeeseop Kim, Vittorio Pastore, Kaveh Akbari Hamed

机构 * Department of Mechanical Engineering, Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学机械工程系） ； The University of Texas at El Paso（德克萨斯理工大学） 纠错

专题命中 规划控制 ：trajectory planning(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出基于ADMM的去中心化MPC框架，结合控制屏障函数约束，用于多机器人腿部系统的安全轨迹规划。通过节点-边分割公式与共识约束，将全局问题分解为独立二次规划问题，实现高效去中心化优化，提升实时性与安全性。

Single Agent Robust Deep Reinforcement Learning for Bus Fleet Control

单 agent 抗扰深度强化学习用于公交车队控制

Yifan Zhang

机构 * Central South University（中南大学） 纠错

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种单 agent 强化学习框架，通过引入分类标识符和结构化奖励函数，有效解决公交调度中的拥挤问题，优于传统多 agent 方法。

Reconstruction Matters: Learning Geometry-Aligned BEV Representation through 3D Gaussian Splatting

重建至关重要：通过3D高斯点云学习几何对齐的鸟瞰图表示

Yiren Lu, Xin Ye, Burhaneddin Yaman, Jingru Luo, Zhexiao Xiong, Liu Ren, Yu Yin

机构 * Bosch Research North America \& Bosch Center for Artificial Intelligence (BCAI) Case Western Reserve University Washington University in St. Louis 纠错

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

AI总结 本文提出Splat2BEV框架，通过3D高斯点云生成几何对齐的鸟瞰图特征，提升自动驾驶中的感知性能。

Comments Project page at https://vulab-ai.github.io/Splat2BEV/

SuperOcc: Toward Cohesive Temporal Modeling for Superquadric-based 3D Occupancy Prediction

SuperOcc：迈向基于超二次曲面的3D占用预测的连贯时间建模

Zichen Yu, Quanli Liu, Wei Wang, Liyong Zhang, Xiaoguang Zhao

机构 * School of Control Science and Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China（大连理工大学控制科学与工程学院，大连 116024，中国） ； Dalian Rail Transmit Intelligent Control and Intelligent Operation Technology Innovation Center, Dalian 116024, China（大连铁路传输智能控制与智能运维技术创新中心，大连 116024，中国） ； Dalian Seasky Automation Co., Ltd, Dalian 116024, China（大连海 sky 自动化有限公司，大连 116024，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出SuperOcc框架，通过连贯时间建模、多超二次曲面解码策略和高效超二次曲面到体素散射方案，解决3D占用预测中时间建模不足、稀疏性与几何表达性平衡及效率低的问题。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

Is Contrastive Distillation Enough for Learning Comprehensive 3D Representations?

对比蒸馏是否足以学习全面的3D表示？

Yifan Zhang, Junhui Hou

机构 * School of Mechatronic Engineering and Automation, Shanghai University, Shanghai, China（上海大学机械与自动化工程学院） ； Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China（香港城市大学计算机科学系） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：LiDAR(abstract)；occupancy(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出CMCR框架，通过整合模态共享和特定特征，改进传统方法，引入掩码图像建模和占用估计任务，提升3D表示学习效果。

Comments Accepted to IJCV 2026

DriveTok: 3D Driving Scene Tokenization for Unified Multi-View Reconstruction and Understanding

DriveTok: 3D驾驶场景分词用于统一多视角重建与理解

Dong Zhuo, Wenzhao Zheng, Sicheng Zuo, Siming Yan, Lu Hou, Jie Zhou, Jiwen Lu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Yinwang Intelligent Technology Co. Ltd.（云网智能科技有限公司） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：autonomous driving(abstract)；occupancy(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 DriveTok通过3D变形交叉注意力实现高效多视角重建与理解，整合语义、几何与纹理信息，提升多视角分词效率与一致性。

Comments Project Page: https://paryi555.github.io/DriveTok/ Code: https://github.com/paryi555/DriveTok

Coherence-Mediated Quantum Thermometry in a Hybrid Circuit-QED Architecture

混合电路量子电动力学架构中的量子温度计

Shaojiang Zhu, Xinyuan You, Alexander Romanenko, Anna Grassellino

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文提出一种混合电路量子电动力学架构，利用超导量子比特对两种不同玻色子模进行色散耦合，通过Ramsey干涉仪增强对亚毫开尔文热能波动的灵敏度，建立量子增强温度计新范式。

Journal ref Phys. Rev. B 113, 094512 (2026)

Benchmarking Visual Feature Representations for LiDAR-Inertial-Visual Odometry Under Challenging Conditions

在恶劣条件下对激光雷达-惯性-视觉里程计的视觉特征表示进行基准测试

Eunseon Choi, Junwoo Hong, Daehan Lee, Sanghyun Park, Hyunyoung Jo, Sunyoung Kim, Changho Kang, Seongsam Kim, Yonghan Jung, Jungwook Park, Seul Koo, Soohee Han

机构 * Department of Covergence IT Engineering, Pohang University of Science and Technology(POSTECH)（convergence IT工程系，POSTECH大学） ； School of Mechanical Engineering, Kunsan National University（机械工程学院，库山国立大学） ； Department of Artificial Intelligence and Robotics, Sejong University（人工智能与机器人系，世宗大学） ； Disaster Scientific Investigation Division Disaster Investigation Technology Team, National Disaster Management Research Institute, Ministry of the Interior and Safety（灾害科学调查 division 灾害调查技术团队，国家灾害管理研究所，内政与安全部） ； Department of Electrical Engineering, POSTECH（电气工程系，POSTECH大学） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种混合方法，结合直接光度法和基于描述符的特征匹配，提升在恶劣条件下的视觉里程计性能。

Comments 14 pages, Publised IEEE Access2026

Journal ref E. Choi et al., "Benchmarking Visual Feature Representations for LiDAR-Inertial-Visual Odometry Under Challenging Conditions," in IEEE Access, vol. 14, pp. 30186-30199, 2026

Computation of thermal entropy for the doped Hubbard Model

掺杂Hubbard模型热熵的计算

Yu-Feng Song, Youjin Deng, Yuan-Yao He

专题命中 仿真评测 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文提出高效框架计算掺杂费米-Hubbard模型热熵，通过参数空间路径积分方法，结合基本可观测量推导Maxwell关系并提供实用公式，验证了框架的可靠性。

Comments 19 pages, 11 figures

Markov Potential Game and Multi-Agent Reinforcement Learning for Autonomous Driving

马尔可夫势游戏与多智能体强化学习在自动驾驶中的应用

Huiwen Yan, Mushuang Liu

专题命中 其他自动驾驶 ：autonomous driving(title,abstract)

AI总结 本文提出马尔可夫势游戏的充分条件，用于自动驾驶中的多智能体强化学习，通过高速公路强制合并场景展示其在自动驾驶中的有效性。

Student views in AI Ethics and Social Impact

人工智能伦理与社会影响中的学生观点

Tudor-Dan Mihoc, Manuela-Andreea Petrescu, Emilia-Loredana Pop

机构 * Department of Computer Science, Babes Bolyai University, Cluj-Napoca, Romania（巴纳特-波耶伊大学计算机科学系，克鲁日-纳波卡，罗马尼亚） 纠错

专题命中 其他自动驾驶 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究从性别角度探讨学生对人工智能伦理影响和社会效应的看法，发现男性更关注计算机科学、自动驾驶等技术变化，女性更关注社交媒体影响，两者均认为AI存在潜在威胁，但女性更强调伦理与助人。