自动驾驶

Reason--Imagine--Act: Closed-Loop LLM Decision Making with World Models for Autonomous Driving

推理--想象--行动：基于世界模型的闭环LLM自动驾驶决策

Zhengqi Sun, Yiwen Sun, Boxuan Liu, Tailai Chen, Tianxu Guo, Jiabin Liu

机构 * 1Department of Information Management, Peking University, Beijing 100871, China ； 2School of Intelligence Science ； Technology, Peking University, Beijing 100871, China ； 3State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI, Beijing 100080, China ； 4Yuanpei College, Peking University, Beijing 100871, China ； 5China Agricultural University, Beijing, China ； 6CRSC Research \& Design Institute Group Co., Ltd., Beijing, China 纠错

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

AI总结 提出Reason--Imagine--Act (RIA)闭环框架，结合LLM推理器与动作条件世界模型进行在线安全验证，在CARLA点目标协议下实现80.05%路线完成率、51.10%到达率和0.20%碰撞率。

Comments Accepted by the 2026 IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2026). 8 pages, 2 figures

Controllable Radar Simulation with Waveform Parameter Embedding

具有波形参数嵌入的可控雷达仿真

Weiqing Xiao, Hao Huang, Chonghao Zhong, Yujie Lin, Nan Wang, Xiaoxue Chen, Zhaoxi Chen, Saining Zhang, Shuocheng Yang, Pierre Merriaux, Lei Lei, Hao Zhao

机构 * NJU（南京大学） ； BJTU（北京理工大学） ； BIT（北京理工大学） ； AIR, THU（空气科技，清华大学） ； NTU（国立台湾大学） ； SVM, THU（SVM，清华大学） ； Lightwheel AI ； LeddarTech 纠错

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

AI总结 提出Ctrl-RS框架，通过环境反射张量、波形参数抽象和WARP-Net网络，实现可控的雷达立方体仿真，在2D/3D检测和语义分割任务中性能接近或超越真实雷达。

Comments CVPR 2026 Findings: Code: https://github.com/zhuxing0/SA-Radar Project page: https://zhuxing0.github.io/projects/SA-Radar

Mode-as-Sequence: Translating Multimodal Motion Prediction into Unified Sequential Mode Modeling

模式即序列：将多模态运动预测转化为统一序列模式建模

Zikang Zhou, Haibo Hu, Xinhong Chen, Yifan Zhang, Nan Guan, Yung-Hui Li, Chun Jason Xue, Jianping Wang

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； City University of Hong Kong (Dongguan)（香港城市大学（东莞）） ； Hon Hai Research Institute（富士康研究学院） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫莫丁·宾·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 提出Mode-as-Sequence框架，将无序模式集转化为有序模式序列并显式建模模式间依赖，通过ModeSeq和Parallel ModeSeq两种实例化方法解决多模态运动预测中的模式坍塌和置信度排序问题，在Waymo数据集上取得领先性能。

A Pedestrian-Vehicle Interaction Benchmark and Annotation Framework for Unstructured Scenes via Uncalibrated Cameras

非标定相机下的非结构化场景行人-车辆交互基准与标注框架

Haoyang Peng, Qian Hu, Songan Zhang, Ming Yang

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing（自动化与智能感知学院） ； Global Institute of Future Technology（未来技术全球研究院） 纠错

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

AI总结 针对非结构化场景中行人-车辆交互数据稀缺的问题，提出基于非标定监控视频的标注框架PINNS数据集，包含多国多场景的密集交互轨迹与场景信息，以促进复杂混合交通中的轨迹预测研究。

Comments 10 pages, 8 figures; project page available at https://github.com/Songan-Lab

Agent-X: Evaluating Deep Multimodal Reasoning in Vision-Centric Agentic Tasks

Agent-X：评估视觉中心智能体任务中的深度多模态推理

Tajamul Ashraf, Amal Saqib, Hanan Ghani, Muhra AlMahri, Yuhao Li, Noor Ahsan, Umair Nawaz, Jean Lahoud, Hisham Cholakkal, Mubarak Shah, Philip Torr, Fahad Shahbaz Khan, Rao Muhammad Anwer, Salman Khan

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫扎德·本·扎耶德人工智能大学） ； University of Central Florida（中央佛罗里达大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 提出Agent-X基准，通过828个真实视觉任务和细粒度步骤评估框架，揭示当前模型在多步视觉推理中全链成功率低于50%的瓶颈。

Comments Accepted in International Conference of Learning Representations (ICLR 2026)