自动驾驶

Towards a Systematic Risk Assessment of Deep Neural Network Limitations in Autonomous Driving Perception

面向自动驾驶感知中深度神经网络局限性的系统性风险评估

Svetlana Pavlitska, Christopher Gerking, J. Marius Zöllner

机构 * FZI Research Center for Information Technology, Germany（德国弗劳恩霍夫信息技术研究所） ； Karlsruhe Institute of Technology, Germany（德国卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(title,abstract)；driving perception(title)

AI总结 本文提出结合ISO 26262和ISO/SAE 21434标准的风险评估流程，系统分析深度神经网络在自动驾驶感知中的固有局限性带来的风险。

Comments Accepted for publication at the SECAI workshop at ESORICS 2025

Human Presence Detection via Wi-Fi Range-Filtered Doppler Spectrum on Commodity Laptops

通过Wi-Fi范围过滤多普勒频谱进行人类存在检测

Jessica Sanson, Rahul C. Shah, Valerio Frascolla

机构 * Intel Deutschland GmbH（德国英特尔公司） ； Intel Corp.（英特尔公司） 纠错

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出了一种基于单站Wi-Fi传感的人类存在检测方法，利用设备内置Wi-Fi硬件实现用户位置检测，无需外部设备或传感器，具有低复杂度和高稳定性。

Comments 6 pages, Conference

Journal ref Percom 2026

Ufil: A Unified Framework for Infrastructure-based Localization

Ufil：基于基础设施的定位统一框架

Simon Schäfer, Lucas Hegerath, Marius Molz, Massimo Marcon, Bassam Alrifaee

机构 * Chair of Embedded Software, RWTH Aachen University（嵌入式软件研究所，亚琛工业大学） ； Department of Aerospace Engineering, University of the Bundeswehr Munich（国防军械大学慕尼黑航空航天工程系） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 Ufil提供标准化对象模型和可重用多目标跟踪组件，通过集成异构数据源实现高精度车道定位，验证了其跨平台执行能力与高效实时性能。

Comments 8 pages, 6 figures, this work was submitted to IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) 2026