自动驾驶

ParkingScenes: A Structured Dataset for End-to-End Autonomous Parking in Simulation Scenes

ParkingScenes: 一个用于模拟场景中端到端自动驾驶泊车的结构化数据集

Haonan Chen, Kaiwen Xiao, Bin Tian, Jun Fu

机构 * Institute of Automation（自动化研究所） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； School of Art and Design（艺术与设计学院） 纠错

专题命中 仿真评测 ：BEV(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出ParkingScenes数据集，通过结构化轨迹生成提升泊车性能，展示结构化监督对自主泊车政策学习的有效性。

Comments Accepted by CAC 2025

VEHRON: A Configuration-Driven BEV Simulation Framework for Subsystem-Level Studies

VEHRON：一种基于配置的电池电动车辆仿真框架用于子系统级研究

Subramanyam Natarajan

专题命中 仿真评测 ：BEV(title)

AI总结 VEHRON是一个开源Python框架，用于构建确定性和可追溯的电池电动车辆纵向仿真工作流程，通过验证的YAML配置、打包的驱动循环资源和可替换的子系统模型实现高效仿真。

Comments 12 pages, 3 figures, 5 tables; software paper

Projected Attainable Speed Space: A Driving Efficiency Metric Connecting Instantaneous Evaluation to Travel Time

投影可达到速度空间：连接即时评估与旅行时间的驾驶效率度量

Xiaohua Zhao, Zhaowei Huang, Chen Chen, Haiyi Yang

机构 * Beijing Key Laboratory of Traffic Engineering, Beijing University of Technology（北京交通工程重点实验室，北京工业大学） 纠错

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

AI总结 本文提出投影可达到速度空间（PASS）模型，通过整合运动学和空间交通信息，提供一种统一的驾驶效率评估框架，用于连接即时和旅行层面的分析，验证其在不同时间尺度上的一致性。

Grammar-Constrained Refinement of Safety Operational Rules Using Language in the Loop: What Could Go Wrong

基于语言闭环的安全操作规则语法约束细化：可能发生的问题

Khouloud Gaaloul, Zaid Ghazal, Madhu Latha Pulimi, Sam Emmanuel Kathiravan

机构 * University of Michigan--Dearborn（密歇根大学迪尔伯恩分校） 纠错

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

AI总结 本文提出结合反事实推理与语法约束循环的框架，用于安全操作规则的细化，通过自主驾驶控制系统案例展示其在解决不一致规则中的有效性，并强调语法约束与语义验证的重要性。

Comments 6 pages, 1 figure, 2 tables. Accepted at SEAMS 2026

Journal ref Proc. 21st International Conference on Software Engineering for Adaptive and Self-Managing Systems (SEAMS 2026), ACM, 2026, 6 pages

DriVerse: Navigation World Model for Driving Simulation via Multimodal Trajectory Prompting and Motion Alignment

DriVerse：通过多模态轨迹提示和运动对齐实现驾驶模拟的导航世界模型

Xiaofan Li, Chenming Wu, Zhao Yang, Zhihao Xu, Dingkang Liang, Yumeng Zhang, Ji Wan, Jun Wang

机构 * Baidu Inc.（百度公司） 纠错

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

AI总结 DriVerse通过多模态轨迹提示和运动对齐技术，实现从单张图像和未来轨迹生成导航驱动的驾驶场景，提升了动态对象的生成精度和时间一致性。

Comments 13 pages, 5 figures

Empirical Insights of Test Selection Metrics under Multiple Testing Objectives and Distribution Shifts

基于多种测试目标和分布偏移的测试选择度量的实证洞察

Jingyu Zhang, Fan Wang, Jacky Keung, Yihan Liao, Yan Xiao, Lei Ma

专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)

AI总结 本文通过实证研究评估15种测试选择度量在不同测试目标、分布偏移场景和数据模态下的性能，揭示现有度量的局限性并提供全面评估。

Comments Accepted for publication at the ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering (FSE 2026)