自动驾驶

OmniDrive-R1: Reinforcement-driven Interleaved Multi-modal Chain-of-Thought for Trustworthy Vision-Language Autonomous Driving

OmniDrive-R1: 基于强化学习的交错多模态链式推理用于可信的视觉-语言自动驾驶

Zhenguo Zhang, Haohan Zheng, Yishen Wang, Le Xu, Tianchen Deng, Xuefeng Chen, Qu Chen, Bo Zhang, Wuxiong Huang

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Tongji University（同济大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； MEGVII Technology（美科维七科技） ； AFARI 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出OmniDrive-R1，通过交错多模态链式推理机制统一感知与推理，引入强化驱动的视觉 grounding 能力，提升自动驾驶中的推理准确性和稳定性，实验显示其在DriveLMM-o1数据集上的表现显著优于基线模型。

Understanding Adversarial Transferability in Vision-Language Models for Autonomous Driving: A Cross-Architecture Analysis

理解视觉语言模型在自动驾驶中的对抗转移性：跨架构分析

David Fernandez, Pedram MohajerAnsari, Amir Salarpour, Mert D. Pese

机构 * School of Computing, Clemson University, USA（克莱姆森大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 本文通过跨架构研究探讨视觉语言模型在自动驾驶中的对抗转移性，评估了三种架构在不同场景下的对抗效果，发现高跨架构有效性。

Comments 9 pages, 2 figures. Accepted at SAE WCX 2026

Journal ref SAE Technical Paper 2026-01-0170, SAE WCX 2026

AutoVDC: Automated Vision Data Cleaning Using Vision-Language Models

AutoVDC：利用视觉-语言模型实现自动化视觉数据清洗

Santosh Vasa, Aditi Ramadwar, Jnana Rama Krishna Darabattula, Md Zafar Anwar, Stanislaw Antol, Andrei Vatavu, Thomas Monninger, Sihao Ding

机构 * Mercedes-Benz Research & Development North America（梅赛德斯-奔驰北美研发公司） ； University of Stuttgart, Institute for Artificial Intelligence（斯图加特大学人工智能研究所） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract,comments)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出AutoVDC框架，利用视觉-语言模型自动识别视觉数据集中的错误标注，提升数据质量。通过KITTI和nuImages数据集验证，展示了方法在错误检测和数据清洗中的高性能。

Comments Accepted to IV 2026 Drive-X Foundation Models for Autonomous Driving (Oral presentation)

Towards All-Day Perception for Off-Road Driving: A Large-Scale Multispectral Dataset and Comprehensive Benchmark

迈向全天候越野驾驶的感知：一个大规模多光谱数据集和全面基准

Shuo Wang, Jilin Mei, Wenfei Guan, Shuai Wang, Yan Xing, Chen Min, Yu Hu

机构 * Research Center for Intelligent Computing Systems, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing（智能计算系统研究中心，计算技术研究所，中国科学院，北京） ； Beijing Institute of Control Engineering（北京控制工程研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出IRON数据集和IRONet框架，解决越野夜间驾驶中可见光感知不可靠的问题，通过多光谱数据和内存注意力机制提升全天候自由空间检测性能。

Backdoor Attacks on Prompt-Driven Video Segmentation Foundation Models

针对提示驱动视频分割基础模型的后门攻击

Zongmin Zhang, Zhen Sun, Yifan Liao, Wenhan Dong, Xinlei He, Xingshuo Han, Shengmin Xu, Xinyi Huang

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； Fujian Normal University（福建师范大学） ； Jinan University（暨南大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了针对提示驱动视频分割基础模型的后门攻击，提出BadVSFM框架，通过两阶段策略实现可控的后门效果，实验表明其在多种模型和数据集上具有有效性。

ImagineNav++: Prompting Vision-Language Models as Embodied Navigator through Scene Imagination

ImagineNav++: 通过场景想象促使视觉语言模型作为具身导航器

Teng Wang, Xinxin Zhao, Wenzhe Cai, Changyin Sun

机构 * School of Automation, Southeast University（东南大学自动化学院） 纠错

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出ImagineNav++，通过场景想象将视觉语言模型用于无地图导航，利用想象模块生成高探索潜力的视点，并通过选择性聚焦记忆机制实现空间一致性，实验表明其在无地图导航中表现优异。

Comments 17 pages, 10 figures. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2410.09874