自动驾驶

Traffic Sign Recognition in Autonomous Driving: Dataset, Benchmark, and Field Experiment

自动驾驶中的交通标志识别：数据集、基准测试与实地实验

Guoyang Zhao, Weiqing Qi, Kai Zhang, Chenguang Zhang, Zeying Gong, Zhihai Bi, Kai Chen, Benshan Ma, Ming Liu, Jun Ma

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Lingnan University（岭大） ； Shenzhen Unity Drive Innovation Technology Co., Ltd.（深圳Unity Drive创新技术有限公司） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出TS-1M数据集及诊断基准，通过跨区域识别、稀有类别识别等挑战性任务，评估现代交通标志识别模型的性能，揭示语义对齐对泛化能力的重要性。

Typography-Based Monocular Distance Estimation Framework for Vehicle Safety Systems

基于字体的单目距离估计框架用于车辆安全系统

Manognya Lokesh Reddy, Zheng Liu

机构 * Department of Computer and Information Science, University of Michigan-Dearborn（密歇根大学迪尔伯恩分校计算机与信息科学系） ； Department of Industrial and Manufacturing Systems Engineering, University of Michigan-Dearborn（密歇根大学迪尔伯恩分校工业与制造系统工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出基于车牌标准化字体的单目距离估计方法，利用字符高度和针孔相机模型计算距离，结合多种鲁棒性增强技术，实现高精度实时距离估计。

Comments 25 pages, 11 figures

GHOST: Ground-projected Hypotheses from Observed Structure-from-Motion Trajectories

GHOST：从观测到结构从运动轨迹中推导出的地面投影假设

Tomasz Frelek, Rohan Patil, Akshar Tumu, Henrik I. Christensen

机构 * Department of Computer Science and Engineering, UC San Diego, United States（计算机科学与工程系，加州大学圣地亚哥分校，美国） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种可扩展的自监督方法，用于在复杂城市环境中从单目图像中分割可行的车辆轨迹。通过大规模监控摄像头视频，利用记录的车辆运动作为隐式监督，通过单目结构从运动恢复相机轨迹，并投影到地面平面以生成未手动标注的区域空间掩码。

Comments 8 pages, 27 figures, 1 table

CCF: Complementary Collaborative Fusion for Domain Generalized Multi-Modal 3D Object Detection

CCF：互补协作融合用于领域泛化的多模态3D目标检测

Yuchen Wu, Kun Wang, Yining Pan, Na Zhao

机构 * Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出CCF方法，通过查询解耦损失、LiDAR引导深度先验和互补跨模态掩码，提升多模态3D目标检测在跨领域场景下的鲁棒性，实验表明优于现有方法且保持源域性能。

Comments Accepted to CVPR 2026

Active Robotic Perception for Disease Detection and Mapping in Apple Trees

主动机器人感知用于苹果树疾病检测与制图

Hayden Feddock, Francisco Yandun, Srđan Aćimović, Abhisesh Silwal

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； Department of Plant Pathology, Virginia Polytechnic Institute and State University（弗吉尼亚理工大学植物病理学系） 纠错

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种自主移动主动感知系统，用于在苹果树休眠期精准检测和制图疾病，通过融合多种传感技术实现疾病症状的精确定位，并评估了三种视角规划策略以提升观测精度。

Comments 8 pages, 6 figures, IROS 2026 conference

MapForest: A Modular Field Robotics System for Forest Mapping and Invasive Species Localization

MapForest：一种用于森林制图和入侵物种定位的模块化野外机器人系统

Sandeep Zachariah, Francisco Yandun, Sachet Korada, Abhisesh Silwal

机构 * 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 本文提出MapForest，一种模块化机器人系统，利用多模态传感器数据生成GIS-ready的入侵物种地图，通过LiDAR-惯性制图、图像识别和地理参考制图实现精准定位，实验显示其在GNSS间断环境下具有高精度和鲁棒性。

Comments 8 pages, 9 figures. Under review

Rectify, Don't Regret: Avoiding Pitfalls of Differentiable Simulation in Trajectory Prediction

纠正，而非后悔：避免可微模拟在轨迹预测中的陷阱

Harsh Yadav, Christian Bohn, Tobias Meisen

机构 * University of Wuppertal（乌珀塔尔大学） 纠错

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种非可微的递推滚动方法，通过切断计算图来避免可微模拟中的捷径学习，提升轨迹预测的鲁棒性和恢复能力。

Risk-Aware Obstacle Avoidance Algorithm for Real-Time Applications

面向实时应用的风险感知障碍避障算法

Ozan Kaya, Emir Cem Gezer, Roger Skjetne, Ingrid Bouwer Utne

机构 * Department of Marine Technology, Norwegian University of Science and Technology（挪威科学技术大学海洋技术系） 纠错

专题命中 规划控制 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种混合风险感知导航架构，结合障碍物概率建模与平滑轨迹优化，提升自主水面 vessel 在动态环境中的安全性和自主性。

On the Road with 16 Neurons: Mental Imagery with Bio-inspired Deep Neural Networks

16个神经元的旅程：基于生物启发深度神经网络的视觉预测

Alice Plebe, Mauro Da Lio

机构 * Dept. of Information Engineering and Computer Science（信息工程与计算机科学系） ； Dept. of Industrial Engineering（工业工程系） ； University of Trento, Italy（意大利特伦托大学） 纠错

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种基于生物启发深度神经网络的视觉预测策略，通过构建具有层次结构的神经元集合来提取抽象概念，并在自动驾驶任务中实现高效表示学习。

Comments 18 pages, 10 figures

Digital Twin Enabled Simultaneous Learning and Modeling for UAV-assisted Secure Communications with Eavesdropping Attacks

基于数字孪生的UAV辅助安全通信中同时学习与建模

Jieting Yuan, Songhan Zhao, Ye Xue, Yu Zhao, Bo Gu, Shimin Gong

专题命中 规划控制 ：trajectory planning(abstract)

AI总结 本文研究UAV辅助无线网络中的安全通信问题，提出DT-SLAM框架通过数字孪生实现高效学习，以应对智能窃听UAV的威胁，提升安全吞吐量。

Self-referenced, drift-tolerant dipole-resolved population inversion using degeneracy-lifted dual quasinormal modes

自参考、抗漂移的双极子解析人口倒置使用退化提升的双准正常模

Jiaxin Yu, Xinyu Zhang, Guangyu Dai, Shuai Xing, Minghui Yang, Fuxing Gu

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 通过双通道自参考方案，利用退化提升的双准正常模实现抗漂移的双极子解析人口倒置，无需外部绝对校准。

Comments 7 pages, 4 figures, 31 references

Journal ref Optics Express 2026

U4D: Uncertainty-Aware 4D World Modeling from LiDAR Sequences

U4D：从LiDAR序列中构建不确定性感知的4D世界模型

Xiang Xu, Alan Liang, Youquan Liu, Linfeng Li, Lingdong Kong, Ziwei Liu, Qingshan Liu

机构 * Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Fudan University（复旦大学） ； S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S实验室） ； Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学） ； SKL-TI 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：LiDAR(title,abstract)；autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出U4D框架，通过估计空间不确定性图和分阶段生成方法，提升LiDAR序列的几何精度和时间一致性，推动自动驾驶感知与模拟的可靠性。

Comments CVPR 2026; 20 pages, 7 figures, 11 tables; Code at https://github.com/worldbench/U4D

Gau-Occ: Geometry-Completed Gaussians for Multi-Modal 3D Occupancy Prediction

Gau-Occ：用于多模态3D占用预测的几何完备高斯分布

Chengxin Lv, Yihui Li, Hongyu Yang, YunHong Wang

机构 * State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University, Beijing, China（虚拟现实技术与系统国家重点实验室，北京航空航天大学，北京，中国） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing, China（计算机科学与工程学院，北京航空航天大学，北京，中国） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University, Beijing, China（人工智能学院，北京航空航天大学，北京，中国） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；autonomous driving(abstract)；BEV(abstract)；LiDAR(abstract)

AI总结 Gau-Occ通过几何完备的3D高斯分布实现多模态3D占用预测，利用LiDAR完成扩散器恢复缺失结构并融合多视角图像语义，提升空间一致性和语义区分性。

Modeling Edge-to-Cloud Offloading Workloads for Autonomous Vehicles

面向自动驾驶车辆的边缘到云计算卸载工作负载建模

Longkun Li, Evangelos Pournaras

专题命中 BEV与占用 ：autonomous driving(abstract)

AI总结 本文提出了一种系统级工作负载建模框架，用于车辆到云计算的数据卸载。通过分类三种数据类型并基于实证数据建模，分析了工作负载随车辆渗透率、时间结构和空间不平衡的变化。

Occupation-selective topological pumping from Floquet gauge fields

选择性拓扑泵浦从Floquet规范场

Wenjie Liu, Ching Hua Lee, Zhoutao Lei

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文研究了在密度依赖的跃迁中，通过动态职业条件变量促进隧穿，导致职业选择性拓扑泵浦。两体束缚态获得不同于单粒子的陈数，并在单粒子泵为平凡时表现出量化传输，包括反向传播响应。

Comments Comments are welcome

Open Quantum Cluster Embedding Theory

开放量子簇嵌入理论

Petar Brinić, Hugo U. R. Strand, Jakša Vučičević

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文提出开放量子簇嵌入理论，通过逆线性响应理论计算动态极化率，利用簇内的短程关联闭合运动方程，实现大晶格系统精确模拟，并与冷原子实验结果对比验证。

Comments 30 pages, 27 figures

MS-DGCNN++: Multi-Scale Dynamic Graph Convolution with Scale-Dependent Normalization for Robust LiDAR Tree Species Classification

MS-DGCNN++：多尺度动态图卷积与尺度依赖归一化用于鲁棒点云树种分类

Said Ohamouddou, Hanaa El Afia, Mohamed Hamza Boulaich, Abdellatif El Afia, Raddouane Chiheb

机构 * ENSIAS ； Mohammed V University（摩洛哥穆罕默德五世大学） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出MS-DGCNN++，通过多尺度动态图卷积与尺度依赖归一化提升点云树种分类鲁棒性，实验表明其在不同SNR环境下具有更高的准确率和稳定性。

LiZIP: An Auto-Regressive Compression Framework for LiDAR Point Clouds

LiZIP：一种用于激光雷达点云的自回归压缩框架

Aditya Shibu, Kayvan Karim, Claudio Zito

机构 * MACS Heriot Watt University Dubai, United Arab Emirates（MACS 哈罗德·瓦特大学迪拜，阿联酋） 纠错

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

AI总结 本文提出LiZIP框架，通过神经预测编码实现轻量级近无损压缩，优于现有方法，在不同数据集上实现更高的压缩比和效率，适用于V2X和大规模云存储。

Comments 8 pages

Spatially-Aware Evaluation Framework for Aerial LiDAR Point Cloud Semantic Segmentation: Distance-Based Metrics on Challenging Regions

面向空中的激光雷达点云语义分割的空间感知评估框架：基于距离的挑战区域指标

Alex Salvatierra, José Antonio Sanz, Christian Gutiérrez, Mikel Galar

机构 * Department of Statistics, Computer Science and Mathematics and Institute of Smart Cities (ISC), Public University of Navarre (UPNA)（统计、计算机科学与数学系和智能城市研究所（ISC），纳瓦拉公共大学） ； Tracasa Instrumental 纠错

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

AI总结 本文提出一种新的评估框架，通过引入基于距离的指标和聚焦于困难点的评估方法，解决传统指标在空中有激光雷达数据中的局限性，揭示空间误差模式，提升地球观测应用中的模型选择。

Comments 11 pages, 1 figure

PA-LVIO: Real-Time LiDAR-Visual-Inertial Odometry and Mapping with Pose-Only Bundle Adjustment

PA-LVIO: 基于姿态仅捆绑调整的实时激光雷达-视觉-惯性里程计与建图

Hailiang Tang, Tisheng Zhang, Liqiang Wang, Xin Ding, Man Yuan, Xiaoji Niu

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

AI总结 本文提出PA-LVIO，通过姿态仅捆绑调整实现高精度实时激光雷达-视觉-惯性里程计与建图，结合无边际化和帧到地图的激光雷达测量模型，消除里程计漂移，实现高精度点云地图生成。

Comments 14 pages, 10 figures

GTLR-GS: Geometry-Texture Aware LiDAR-Regularized 3D Gaussian Splatting for Realistic Scene Reconstruction

GTLR-GS：基于几何与纹理的激光雷达正则化3D高斯点划法用于逼真场景重建

Yan Fang, Jianfei Ge, Jiangjian Xiao

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)

AI总结 本文提出一种以激光雷达为中心的3D高斯点划法框架，通过引入度量几何先验，解决传统方法在尺度模糊、几何一致性差和视点依赖等问题，提升场景重建的几何精度和真实感。

Toward scalable and bias-stable optical phased arrays on lithium tantalate

迈向基于锂 tantalate 的可扩展且抗偏置稳定的光学相位阵列

Gongcheng Yue, Xuqiang Wang, Yihan Miao, Bowen Chen, Yangming Zhan, Weiran Zhou, Phatham loahavilai, Jiachen Cai, Siyuan Yu, Chengli Wang, Xin Ou, Yang Li

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)

AI总结 本文提出利用锂 tantalate 的低载流子漂移特性，设计了一种可扩展且抗偏置稳定的铁电光子集成电路，实现了光学相位阵列在4小时内保持8dB的主瓣优势，拓展了其在光镊、量子计算等领域的应用。

Edge Radar Material Classification Under Geometry Shifts

边缘雷达材质分类在几何位移下的应用

Jannik Hohmann, Dong Wang, Andreas Nüchter

专题命中 多传感器融合 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出一种轻量级毫米波雷达材质分类方法，用于低功耗边缘设备，在正常训练几何下宏F1达94.2%，但在现实几何位移下性能下降至68.5%，通过归一化、几何增强和运动感知特征提升鲁棒性。

nuScenes Revisited: Progress and Challenges in Autonomous Driving

nuScenes 重新审视：自动驾驶领域的进展与挑战

Whye Kit Fong, Venice Erin Liong, Kok Seang Tan, Holger Caesar

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

AI总结 本文重新审视nuScenes数据集，探讨其在自动驾驶发展中的核心作用，分析其技术细节及对后续研究的影响，总结多模态传感器融合与标准化评估的关键贡献。

Comments 18 pages, 17 figures