自动驾驶

Hybrid Action Based Reinforcement Learning for Multi-Objective Compatible Autonomous Driving

基于混合动作的多目标兼容自动驾驶强化学习

Guizhe Jin, Zhuoren Li, Bo Leng, Wei Han, Lu Xiong, Chen Sun

机构 * College of Automotive and Energy Engineering, Tongji University（同济大学汽车与能源工程学院） ； Department of Data and Systems Engineering, University of Hong Kong（香港大学数据与系统工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种多目标集成-批评强化学习方法，通过混合参数化动作空间结构和不确定性探索机制，提升自动驾驶在多目标兼容性、效率和安全性方面的性能。

Comments 14 pages, accepted for publication in IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (T-NNLS)

ScenePilot-4K: A Large-Scale First-Person Dataset and Benchmark for Vision-Language Models in Autonomous Driving

ScenePilot-4K：一个大规模第一视角数据集和基准，用于自动驾驶中视觉-语言模型的安全感知学习与评估

Yujin Wang, Yutong Zheng, Wenxian Fan, Tianyi Wang, Hongqing Chu, Li Zhang, Bingzhao Gao, Daxin Tian, Jianqiang Wang, Hong Chen

机构 * Tongji University（同济大学） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Fudan University（复旦大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ScenePilot-4K数据集，包含3847小时视频和27.7亿帧图像，用于评估视觉-语言模型在自动驾驶中的场景理解、空间感知、运动规划和语义对齐能力，揭示模型在几何感知和规划推理方面的局限性。

OccuFly: A 3D Vision Benchmark for Semantic Scene Completion from the Aerial Perspective

OccuFly：一种用于从空中视角进行语义场景补全的3D视觉基准

Markus Gross, Sai B. Matha, Aya Fahmy, Rui Song, Daniel Cremers, Henri Meess

机构 * Fraunhofer Institute IVI（弗劳恩霍夫交通与基础设施系统研究所） ； TU Munich（慕尼黑工业大学） ； MCML（慕尼黑机器学习中心） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；LiDAR(abstract)；occupancy(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出OccuFly基准，通过无LiDAR相机数据生成框架，提供21类语义的20000+样本，评估视觉模型在空中场景中的局限性。

Comments Accepted to CVPR 2026

RailVQA: A Benchmark and Framework for Efficient Interpretable Visual Cognition in Automatic Train Operation

RailVQA: 一个用于自动列车操作中高效可解释视觉认知的基准和框架

Sen Zhang, Runmei Li, Zhichao Zheng, Yuhe Zhang, Jiani Li, Kailun Zhang, Tao Zhang, Wenjun Wu, Qunbo Wang

机构 * School of Automation and Intelligence, Beijing Jiaotong University（北京交通大学自动化与智能学院） ； School of Software, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学软件学院） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本文提出RailVQA-bench和RailVQA-CoM，旨在解决ATO中视觉感知与决策推理的高效可解释性问题，通过基准测试和框架提升认知泛化能力与跨领域适应性。