自动驾驶

Do Open-Loop Metrics Predict Closed-Loop Driving? A Cross-Benchmark Correlation Study of NAVSIM and Bench2Drive

Yiru Wang, Anqing Jiang, Shuo Wang, Yuwen Heng, Hai Yang, Yang Chen, Hao Sun

机构 * Bosch Corporate Research（博世企业研究） 纠错

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

Learning from the Unseen: Generative Data Augmentation for Geometric-Semantic Accident Anticipation

预见未见：生成式数据增强用于几何-语义事故预见

Yanchen Guan, Haicheng Liao, Chengyue Wang, Xingcheng Liu, Jiaxun Zhang, Keqiang Li, Zhenning Li

机构 * State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City（物联网智能城市国家重点实验室） ； University of Macau（澳门大学） ； Department of Civil Engineering（土木工程系） ； Department of Computer and Information Science（计算机与信息科学系） ； Department of Automotive Engineering（汽车工程系） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出双路径框架，通过视频合成和语义图神经网络提升事故预见能力，发布新基准数据集验证方法有效性，提升自动驾驶系统可靠性。

Bridging the Experimental Last Mile: Digitizing Laboratory Know-How for Safe AI-Assisted Support

弥合实验最后一公里：数字化实验室知识以实现安全的人工智能辅助支持

Akira Miura, Yuki Sasahara, Momoka Demura, Yuji Masubuchi, Tetsuya Asai, Chikahiko Mitsui

机构 * Division of Applied Chemistry, Faculty of Engineering, Hokkaido University（北海道大学工学部应用化学科） ； Graduate School of Chemical Sciences and Engineering, Hokkaido University（北海道大学研究生院化学科学和工程学系） ； Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University（北海道大学研究生院信息科学和技术学系） ； Quantum Nexus, Inc. 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合视频、多模态AI和检索增强生成的AI助手，通过提取实验室特定知识来提升实验安全性，经评估显示其在指导和安全方面具有实用性。

Comments 32 pages in total (main 13 pages, appendix 19 pages), 2 main figures, 1 main table