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视觉与机器人

自动驾驶

自动驾驶感知、规划、BEV、占用预测、激光雷达和仿真评测。

2026-03-30 至 2026-03-30 共收录 4 信号源:cs.RO, cs.CV, eess.IV, cs.AI

1. 规划控制 4 篇

2603.26081 2026-03-30 eess.SY cs.CV cs.SY 79%

Experimental study on surveillance video-based indoor occupancy measurement with occupant-centric control

基于监控视频的室内占用测量实验研究:以以 occupant-centric 控制为中心

Irfan Qaisar, Kailai Sun, Qingshan Jia, Qianchuan Zhao

机构 * Center for Intelligent and Networked Systems, Department of Automation, BNRist, Tsinghua University(清华大学自动化系智能与网络化系统中心,北京信息科学与技术国家研究中心) Urban Mobility Lab, Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院城市移动实验室) Singapore-MIT Alliance for Research and Technology Centre, Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院新加坡-麻省理工学院研究与技术联盟中心)

专题命中 规划控制 :occupancy(title,abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文研究了基于监控视频的室内占用测量方法,通过比较检测、跟踪和LLM优化流程,展示了LLM对提高测量精度和减少误报的影响,最终在HVAC控制中实现了17.94%的节能潜力。

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2603.26462 2026-03-30 cs.RO 57%

DTP-Attack: A decision-based black-box adversarial attack on trajectory prediction

DTP-Attack:一种基于决策的黑盒对抗攻击用于轨迹预测

Jiaxiang Li, Jun Yan, Daniel Watzenig, Huilin Yin

机构 * Tongji University(同济大学) Graz University of Technology(格拉茨技术大学) Virtual Vehicle Research(虚拟车辆研究院)

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

AI总结 本文提出DTP-Attack,一种针对轨迹预测系统的基于决策的黑盒对抗攻击方法,通过二进制决策输出实现高可控性和可靠性,有效提升攻击成功率并降低对模型内部信息的依赖。

Comments ICRA 2026

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2603.26050 2026-03-30 eess.SY cs.SY 50%

Hierarchical Control Framework Integrating LLMs with RL for Decarbonized HVAC Operation

分层控制框架:整合大语言模型与强化学习用于去碳化暖通空调操作

Dianyu Zhong, Tian Xing, Kailai Sun, Xu Yang, Heye Huang, Irfan Qaisar, Tinggang Jia, Shaobo Wang, Qianchuan Zhao

专题命中 规划控制 :occupancy(abstract)

AI总结 本文提出一种分层控制框架,结合大语言模型与强化学习,通过生成状态依赖的可行动作掩码,优化多区暖通空调系统的去碳化操作,提升探索效率和训练稳定性。

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2603.25799 2026-03-30 eess.SP 50%

Occlusion-Aware Multimodal Beam Prediction and Pose Estimation for mmWave V2I

面向毫米波V2I的遮挡感知多模态波束预测与姿态估计

Abidemi Orimogunje, Hyunwoo Park, Kyeong-Ju Cha, Igbafe Orikumhi, Sunwoo Kim, Dejan Vukobratovic

专题命中 规划控制 :LiDAR(abstract)

AI总结 本文提出一种受SLAM启发的多模态学习框架,用于动态遮挡下的毫米波V2I波束管理,通过融合RGB图像、LiDAR点云、雷达范围-角度图、GNSS和短时毫米波功率历史,实现波束索引、遮挡概率和2D位置的联合预测,验证了感知与通信结合在6G V2I系统中的价值。

Comments IEEE VTC

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