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。

2026-04-23 至 2026-04-23 共收录 4 篇信号源：cs.RO, cs.CV, eess.IV, cs.AI

1. BEV与占用 4 篇

2604.20627 2026-04-23 cs.LG cs.RO 79%

Occupancy Reward Shaping: Improving Credit Assignment for Offline Goal-Conditioned Reinforcement Learning

占用奖励塑造：改进离线目标导向强化学习中的信用分配

Aravind Venugopal, Jiayu Chen, Xudong Wu, Chongyi Zheng, Benjamin Eysenbach, Jeff Schneider

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）； The University of Hong Kong（香港大学）； INFIFORCE Intelligent Technology（INFIFORCE智能技术）； Princeton University（普林斯顿大学）

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

AI总结本文提出占用奖励塑造方法，通过提取世界模型中的时间信息，改进稀疏奖励下的信用分配问题，在13种长周期运动和操作任务中提升了2.2倍性能。

Comments ICLR 2026

2604.20764 2026-04-23 eess.SY cs.LG cs.SY 67%

Personalized electric vehicle energy consumption estimation framework that integrates driver behavior with map data

个性化电动汽车能耗估计框架：整合驾驶员行为与地图数据

Sreechakra Vasudeva Raju Rachavelpula, Sangwhan Cha

机构 * Department of Computer and Information Sciences, Harrisburg University of Science and Technology（计算机与信息科学系，哈里斯堡大学科学与技术学院）

专题命中 BEV与占用：BEV(abstract,abstract_cn)

AI总结本文提出一种整合地图上下文特征与驾驶员特定速度预测及物理能耗模型的个性化电动车能耗估计框架，通过结合路线选择、道路特征处理、规则参考速度生成器、基于PID控制器的车辆动力学模拟器和双向LSTM模型，实现准确的能耗和SOC轨迹预测。

Comments 28 pages, 19 figures

2604.20716 2026-04-23 cond-mat.supr-con 50%

Stabilization of a non-superconducting, orthorhombic phase by over-hydrogenating LaFeSiH

通过过氢化使非超导正交相稳定

M. F. Hansen, C. Lepoittevin, J. -B. Vaney, P. Boullay, V. Nassif, A. Sulpice, H. Mayaffre, M. -H. Julien, S. Tencé, P. Toulemonde

专题命中 BEV与占用：occupancy(abstract)

AI总结通过高压热分解氢富集前驱体，实现了LaFeSi的过氢化，合成出具有单个氢位点的正方体超导LaFeSiH及结构畸变的正交相LaFeSiH1+x，揭示了正交相的半导体行为及其在100°C时转变为超导体的机制。

2507.20290 2026-04-23 cond-mat.mes-hall 50%

Spectral shadows of a single GaAs quantum dot

单个GaAs量子点的光谱影子

Kai Hühn, Lena Klar, Fei Ding, Arne Ludwig, Andreas D. Wieck, Jens Hübner, Michael Oestreich

专题命中 BEV与占用：occupancy(abstract)

AI总结研究通过时间分辨共振荧光测量揭示单个GaAs量子点在复杂杂质环境下的光谱影子，发现多个施特金移位共振，并通过非共振激光增强空穴占据，结合自旋噪声谱学验证结果。