自动驾驶

StreamAgent: Towards Anticipatory Agents for Streaming Video Understanding

StreamAgent：面向流视频理解的前瞻性代理

Haolin Yang, Feilong Tang, Lingxiao Zhao, Xinlin Zhuang, Yifan Lu, Xiang An, Ming Hu, Xiaofeng Zhang, Abdalla Swikir, Junjun He, Zongyuan Ge, Muhammad Haris Khan, Imran Razzak

机构 * MBZUAI ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； DeepGlint ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Monash University（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 本文提出StreamAgent，通过整合问题语义和历史观测，预测关键事件的时间进展，调整感知动作，提升流视频处理的响应准确性和实时效率。

CoFL: Continuous Flow Fields for Language-Conditioned Navigation

CoFL：基于连续流场的语言条件导航

Haokun Liu, Zhaoqi Ma, Yicheng Chen, Masaki Kitagawa, Wentao Zhang, Zicen Xiong, Jinjie Li, Moju Zhao

机构 * Matterport3D ； ScanNet 纠错

专题命中 规划控制 ：BEV(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 CoFL通过端到端策略将鸟瞰图观测与语言指令映射为连续流场，实现工作空间条件下的场学习，提升导航精度与安全性，支持实时推理和闭环控制。

Comments 18 pages, 13 figures

OnSiteVRU: A High-Resolution Trajectory Dataset for High-Density Vulnerable Road Users

OnSiteVRU：一种高分辨率轨迹数据集用于高密度易受伤害道路使用者

Zhangcun Yan, Jianqiang Li, Peng Hang, Jian Sun

机构 * School of Traffic ； Transportation Engineering, Changsha University of Science \& Technology, No. 960, 2nd section of Wanjiali Road, Changsha, Hunan Province, 410114, China ； Key Laboratory of Road ； Traffic Engineering of Ministry of Education \& School of Transportation Engineering, Tongji University. No.4800 Cao’an Road, Shanghai, 201804, China. ； School of Automobile ； Transportation, Xihua University Chengdu Sichuan, China 纠错

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本研究提出OnSiteVRU数据集，提供高精度轨迹数据，涵盖多种场景，支持自动驾驶系统开发与优化，提升对行人和骑行者行为的建模与预测能力。

Optimal-Control Suggestion for Congestion on Freeways using Data Assimilation of Distributed Fiber-Optic Sensing

利用分布式光纤传感数据同化实现高速公路拥堵的最优控制建议

Yoshiyuki Yajima, Hemant Prasad, Daisuke Ikefuji, Takemasa Suzuki, Shin Tominaga, Hitoshi Sakurai, Manabu Otani

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文提出利用分布式光纤传感数据同化实现高速公路拥堵的最优控制方法，通过多目标优化实时监控数据，提升通行能力和缓解拥堵，验证了变量速度限制和流入控制在不同交通状态下的效果。

Comments 21 pages, 13 figures, presented in the Transportation Research Board 105th Annual Meeting 2026

NeuralEmu: in situ Measurement-Driven, ML-based, High-Fidelity 5G Network Emulation

NeuralEmu：基于测量驱动的机器学习高保真5G网络仿真

Haoran Wan, Yaxiong Xie, Kyle Jamieson

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； University at Buffalo, SUNY（布法罗大学） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 NeuralEmu通过高精度网络 telemetry 数据学习5G调度器资源分配行为，提升网络算法评估的准确性，减少仿真误差达51%。

Learning Vision-Based Omnidirectional Navigation: A Teacher-Student Approach Using Monocular Depth Estimation

基于视觉的全方位导航学习：一种利用单目深度估计的教师-学生方法

Jan Finke, Wayne Paul Martis, Adrian Schmelter, Lars Erbach, Christian Jestel, Marvin Wiedemann

机构 * Fraunhofer Institute for Material Flow and Logistics（弗劳恩霍夫材料流与物流研究所） ； The Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence（拉马尔人工智能与机器学习研究所） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(summary_cn,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出一种教师-学生框架，通过单目深度估计实现无需LiDAR的机器人导航，实验证明在复杂3D障碍物导航中优于传统2D LiDAR。

EnerGS: Energy-Based Gaussian Splatting with Partial Geometric Priors

EnerGS: 基于部分几何先验的能量场能量基于高斯点散射

Rui Song, Tianhui Cai, Markus Gross, Yun Zhang, Walter Zimmer, Zhiyu Huang, Olaf Wysocki, Jiaqi Ma

机构 * University of California, Los Angeles, California, USA（加州大学洛杉矶分校） ； University of Cambridge, Cambridge, UK（剑桥大学） ； Technical University of Munich, Munich, Germany（慕尼黑技术大学） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 EnerGS通过建模部分可观测几何为连续能量场，提升大规模户外场景中高斯点散射的光度质量和几何稳定性，同时缓解过拟合问题。

Neural-Geometric Tunnel Traversal: Localization-free UAV Flight with Tilted LiDARs

神经几何隧道穿越：无定位无人机飞行与倾斜激光雷达

Lorenzo Cano, Alejandro R. Mosteo, Danilo Tardioli

机构 * Centro Universitario de la Defensa, Zaragoza（萨拉戈萨国防大学中心） ； Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón（阿拉贡工程研究院） ； University of Zaragoza（萨拉戈萨大学） ； Investigación en Ingeniería de Aragón（阿拉贡工程研究院） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种基于几何和机器学习算法的无人机导航方法，利用倾斜激光雷达信息实现无定位的隧道飞行，通过深度神经网络确定无人机姿态并计算安全路径。