自动驾驶

TruckDrive: Long-Range Autonomous Highway Driving Dataset

TruckDrive：长距离自动驾驶高速公路数据集

Filippo Ghilotti, Edoardo Palladin, Samuel Brucker, Adam Sigal, Mario Bijelic, Felix Heide

机构 * Torc Robotics ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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

AI总结 本文提出TruckDrive数据集，用于解决重卡车高速公路自动驾驶中长距离感知的挑战，通过多模态传感器采集47.5万样本，支持20秒序列中2D检测1000米和3D检测400米的感知基准测试。

Better than Average: Spatially-Aware Aggregation of Segmentation Uncertainty Improves Downstream Performance

优于平均：基于空间的分割不确定性聚合改进下游性能

Vanessa Emanuela Guarino, Claudia Winklmayr, Jannik Franzen, Josef Lorenz Rumberger, Manuel Pfeuffer, Sonja Greven, Klaus Maier-Hein, Carsten T. Lüth, Christoph Karg, Dagmar Kainmueller

机构 * Max-Delbrück-Center (MDC)（马克斯·德尔布吕克中心） ； Helmholtz Imaging（亥姆霍兹成像） ； Charité Universitätsmedizin（柏林夏里特医学院） ； Humboldt-Universität zu Berlin（柏林洪堡大学） ； University of Potsdam（波茨坦大学） ； German Cancer Research Center (DKFZ)（德国癌症研究中心） ； Heidelberg University（海德堡大学） 纠错

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

AI总结 研究通过空间感知的不确定性聚合方法提升下游任务性能，分析现有聚合策略的优劣，提出新策略并验证其在不同数据集上的有效性。

Comments 27 pages, 13 figures, 6 tables. Accepted at CVPR 2026 (The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2026)

Bootstrap Perception Under Hardware Depth Failure for Indoor Robot Navigation

基于硬件深度故障的室内机器人导航 bootstrap 感知系统

Nishant Pushparaju, Vivek Mattam, Aliasghar Arab

机构 * New York University（纽约大学） ； City College of New York（纽约市立学院） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种在硬件深度故障情况下用于室内机器人导航的 bootstrap 感知系统，通过自参照性质校准单目深度，提升障碍物感知覆盖率。

A Semantic Observer Layer for Autonomous Vehicles: Pre-Deployment Feasibility Study of VLMs for Low-Latency Anomaly Detection

面向自动驾驶的语义观察层：VLMs在低延迟异常检测中的预部署可行性研究

Kunal Runwal, Swaraj Gajare, Daniel Adejumo, Omkar Ankalkope, Siddhant Baroth, Aliasghar Arab

机构 * The City College of New York, Grove School of Engineering（纽约市立学院格罗夫工程学院） ； Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Tandon School of Engineering, New York University（纽约大学坦登工程学院机械与航空航天工程系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Tandon School of Engineering, New York University（纽约大学坦登工程学院电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种语义观察层，通过量化视觉-语言模型实现低延迟异常检测，验证了其在自动驾驶平台上的可行性。

Image Segmentation via Divisive Normalization: dealing with environmental diversity

通过除法归一化进行图像分割：应对环境多样性

Pablo Hernández-Cámara, Jorge Vila-Tomás, Paula Dauden-Oliver, Nuria Alabau-Bosque, Valero Laparra, Jesús Malo

机构 * Image Processing Lab, Universitat de València（巴伦西亚大学图像处理实验室） ； ValgrAI: Valencian Grad. School Research Network of AI（ValgrAI：巴伦西亚人工智能研究生研究网络） 纠错

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

AI总结 本文通过在U-Net中引入除法归一化，研究其在极端环境下的图像分割性能，发现其在不同光照、动态范围和对比度条件下均表现更优且更稳定。