自动驾驶

DriveCtrl: Conditioned Sim-to-Real Driving Video Generation

DriveCtrl: 基于条件的仿真到现实驾驶视频生成

Haonan Zhao, Yiting Wang, Jingkun Chen, Valentina Donzella, Thomas Bashford-Rogers, Kurt Debattista

机构 * University of Warwick（沃里克大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Queen Mary University of London（伦敦大学玛丽女王学院） 纠错

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

AI总结 本文提出DriveCtrl框架，通过深度条件生成逼真的驾驶视频，保留场景结构和运动模式，提升生成视频的现实感和时序一致性，同时引入可扩展的数据生成管道和Driving Video Realism Score评估指标。

Motion Planning for Autonomous Vehicles using Optimization over Graphs of Convex Sets

使用凸集图的优化进行自动驾驶车辆的运动规划

Matheus Wagner, Antônio Augusto Fröhlich

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

AI总结 本文研究了在自动驾驶中使用凸集图优化对非线性最优控制问题的近似能力，通过凸约束保持轨迹连续性，提升计算效率和鲁棒性。

Autonomous Reshaping of Expression Landscapes by DNA Methylation

通过DNA甲基化实现表达景观的自主重塑

Kaifeng Wang, Ming Han

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 研究通过DNA甲基化作为内部控制变量，展示其在调控动态中的作用，揭示其能自主重塑表达景观，改变细胞身份稳定器的角色。

Comments 9 pages, 4 figures

Diffusion-based Galaxy Simulations for the Roman High Latitude Survey

基于扩散的星系模拟用于罗马高纬度调查

Diana Scognamiglio, Jake H. Lee, Eric Huff, Sergi R. Hildebrandt, Shoubaneh Hemmati

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文提出一种基于扩散的星系图像模拟方法，用于罗马高纬度调查的弱透镜分析，通过训练去噪扩散概率模型生成多波段星系图像，验证其在弱透镜校准中的有效性。

Comments 15 pages, 8 Figure, accepted for publication in ApJ

Journal ref ApJ 1003 (2026) 42

AutoMoT: A Unified Vision-Language-Action Model with Asynchronous Mixture-of-Transformers for End-to-End Autonomous Driving

AutoMoT：一种基于异步混合变换器的统一视觉-语言-动作模型用于端到端自动驾驶

Wenhui Huang, Songyan Zhang, Qihang Huang, Zhidong Wang, Zhiqi Mao, Collister Chua, Zhan Chen, Long Chen, Chen Lv

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； Harvard University, US（哈佛大学，美国） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：autonomous driving(title,abstract)；trajectory planning(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出AutoMoT，一种统一视觉-语言-动作模型，通过异步混合变换器架构解决自动驾驶中推理与动作空间分布不一致、推理效率低等问题，实验证明其在多基准测试中表现优异。

MindVLA-U1: VLA Beats VA with Unified Streaming Architecture for Autonomous Driving

MindVLA-U1：统一流架构使VLA超越VA用于自动驾驶

Yuzhou Huang, Benjin Zhu, Hengtong Lu, Victor Shea-Jay Huang, Haiming Zhang, Wei Chen, Jifeng Dai, Yan Xie, Hongsheng Li

机构 * CUHK MMLab（香港中文大学多模态实验室） ； Li Auto ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 MindVLA-U1通过统一流架构实现自动驾驶中VLA超越VA，采用统一视觉语言模型骨干和流匹配连续动作轨迹，在保持各模态自然输出形式的同时，实现高效规划和低延迟。

Comments Work in progress. Project page: https://mind-omni.github.io/

EponaV2: Driving World Model with Comprehensive Future Reasoning

EponaV2：通过全面的未来推理驱动世界模型

Jiawei Xu, Zhizhou Zhong, Zhijian Shu, Mingkai Jia, Mingxiao Li, Jia-Wang Bian, Qian Zhang, Kaicheng Zhang, Jin Xie, Jian Yang, Wei Yin

机构 * PCA Lab, VCIP, College of Computer Science, Nankai University（PCA实验室、VCIP、计算机科学学院、南开大学） ； Horizon Robotics ； HKUST（香港科技大学） ； NJUPT（南京工程大学） ； NTU（国立台湾大学） ； Anyverse ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（智能科学与技术学院、南京大学） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：autonomous driving(abstract)；trajectory planning(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出EponaV2，一种新的驾驶世界模型范式，通过全面的未来推理实现高质量规划。模型通过预测更全面的未来表示，结合3D和语义模态，提升环境理解与现实推理能力，从而改进轨迹规划。

Driving Intents Amplify Planning-Oriented Reinforcement Learning

意图驱动强化学习放大规划导向的强化学习

Hengtong Lu, Victor Shea-Jay Huang, Chengmin Yang, Pengfei Jing, Jifeng Dai, Yan Xie, Benjin Zhu

机构 * Li Auto（力 auto） ； Tsinghua University（清华大学） ； CUHK MMLab（香港大学MMLab） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：end-to-end driving(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出DIAL框架，通过两阶段方法解决连续动作策略在偏好对齐中的模式崩溃问题，通过意图引导的采样扩展分布并提升性能。

Comments Project page: https://mind-omni.github.io/

SOCC-ICP: Semantics-Assisted Odometry based on Occupancy Grids and ICP

SOCC-ICP：基于占用网格和ICP的语义辅助里程计

Johannes Scherer, Sebastian Hirt, Henri Meeß

机构 * Fraunhofer IVI（弗劳恩霍夫研究所） ； Technische Hochschule Ingolstadt（图林根应用技术大学） ； Ancud IT-Beratung GmbH（安库德IT咨询公司） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出SOCC-ICP框架，结合语义占用网格映射与激光雷达扫描对齐，通过几何与语义统计实现自适应ICP，提升在未知环境中的姿态估计性能。

Comments 9 pages, 3 figures, Accepted May 2026 for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

Open Quantum Theory of Shot Noise in Dissipative Chiral Transport

开放量子理论中的耗散手性输运中子射噪声

Ming Gong, Masahito Ueda

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文提出开放量子理论研究耗散手性输运中的子射噪声，揭示平均占据分布与粒子数波动的竞争作用，并通过实验重构隐藏的占据分布。

Comments 13 pages, 9 figures

FALO: Fast and Accurate LiDAR 3D Object Detection on Resource-Constrained Devices

FALO：在资源受限设备上快速且准确的激光雷达3D目标检测

Shizhong Han, Hsin-Pai Cheng, Hong Cai, Jihad Masri, Soyeb Nagori, Fatih Porikli

机构 * Qualcomm AI Research（高通AI研究） 纠错

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

AI总结 本文提出FALO，一种适用于资源受限设备的激光雷达3D目标检测方法，结合大核卷积、Hadamard乘积和线性层，实现高精度与快速推理。

FU-MPC: Frontier- and Uncertainty-Aware Model Predictive Control for Efficient and Accurate UAV Exploration with Motorized LiDAR

FU-MPC：面向前沿和不确定性的模型预测控制用于高效且准确的无人机探索

Jianping Li, Pengfei Wan, Zhongyuan Liu, Yi Wang, Yiheng Chen, Xinhang Xu, Rui Jin, Boyu Zhou, Lihua Xie

机构 * NTU（国立新加坡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出FU-MPC框架，通过结合前沿感知和方向依赖的定位不确定性，提升无人机在复杂环境中的探索效率和定位鲁棒性。

Implicit spatial-frequency fusion of hyperspectral and lidar data via kolmogorov-arnold networks

通过科莫戈罗夫-阿诺德网络实现超光谱与激光雷达数据的隐式空间频率融合

Zekun Long, Judy X. Yang, Jing Wang, Ali Zia, Guanyiman Fu, Jun Zhou

机构 * School of Information and Communication Technology（信息与通信技术学院） ； School of Computing, Engineering and Mathematical Sciences（计算、工程与数学科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出IFGNet，利用可学习的样条函数KANs融合超光谱与激光雷达数据，提升几何感知的空间表示和全局结构模式，实验表明在准确率和Kappa值上优于现有方法。

Comments 6 pages, 1 figure, conference

FMCW Lidar Beyond Nyquist by Instantaneous Frequency Fitting

FMCW激光雷达超越奈奎斯特极限通过瞬时频率拟合

Alfred Krister Ulvog, Joshua Rapp, Vivek K Goyal

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)

AI总结 本文提出两种信号处理方法，通过考虑全波形恢复更大距离和速度范围，克服频率域中的混叠问题，并展示瞬时频率拟合在相位噪声下的鲁棒性。

Comments 21 pages, 15 figures

SAGE3D: Soft-guided attention and graph excitation for 3D point cloud corner detection

SAGE3D：基于软引导注意力和图激发的3D点云角点检测

Batuhan Arda Bekar, Can Sarı, Hüseyin Can Gülkan, Barış Özcan

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

AI总结 本文提出SAGE3D模型，通过分层编码器-解码器架构实现多阶段点云角点检测，结合软引导注意力和图激发网络提升精度与召回率。

Comments 5 pages, 4 figures

Improving Optical Metrology by Engineering the Target Environment

通过工程目标环境改进光学计量

Thomas A. Grant, Cheng-Hung Chi, Kevin F. MacDonald, Nikolay I. Zheludev

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文通过优化电磁环境提升光学测量精度，以640nm光波纳米线定位为例，实现亚微米级精度提升，拓展了光学计量与传感的应用范围。

Comments 13 pages, 8 figures

Sharing the Load: Autonomous Multi-Rover Cargo Transport

分担负载：自主多车货运

Alexander Krawciw, Luka Antonyshyn, Sven Lilge, Nicolas Olmedo, Faizan Rehmatullah, Maxime Desjardins-Goulet, Pascal Toupin, Timothy D. Barfoot

机构 * University of Toronto Institute for Aerospace Studies（多伦多大学航空航天研究所） ； Toronto Metropolitan University（多伦多 Metropolitan 大学） ； MDA Space（MDA 空间公司） ； Centre de Technologies Avancées（先进科技中心） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种分布式模型预测控制器，实现多车共享货运任务，通过定制化货运连接器实现高精度路径跟踪和任务灵活性，实验表明其在月球栖息地建设中具有显著优势。

Comments 19 pages, 14 figures, submitted to IEEE Transactions on Field Robotics

Large-Scale Photogrammetric Documentation of St. John's Co-Cathedral: A Workflow for Cultural Heritage Preservation

大规模摄影测量记录圣约翰共祭坛：文化保护的流程

Matthew Kenely, Mark Bugeja, Andre Grima, Peter Pullicino, Matthew Pullicino, Dylan Seychell

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)

AI总结 本文介绍了一种用于大规模摄影测量记录马耳他瓦莱塔圣约翰共祭坛的完整流程，该建筑为世界遗产，具有复杂的巴洛克建筑和卡拉瓦乔作品。通过七晚的夜间拍摄，采集了99,000张照片，利用DSLR相机、无人机和激光雷达扫描，生成包含25-30十亿三角形的高精度3D重建。

Action Emergence from Streaming Intent

从流式意图中涌现动作

Pengfei Jing, Victor Shea-Jay Huang, Hengtong Lu, Jifeng Dai, Yan Xie, Benjin Zhu

机构 * Li Auto ； Tsinghua University（清华大学） ； CUHK 纠错

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

AI总结 本文提出流式意图方法，通过连续思维链生成语义合适且安全的动作，实现自动驾驶中长尾交通场景的自主决策。

Comments Project page: https://mind-omni.github.io/