自动驾驶

CityGen: Structure-Guided City-Style Synthesis for Cross-City Autonomous Driving

CityGen: 结构引导的城市风格合成用于跨城市自动驾驶

Zezhong Qian, Zhao Yang, Lu Tan, Zhihao Yan, Weiyi Hong, Haizhuang Liu, Yawei Jueluo

机构 * Jiangsu Cytoderm Intelligent Technology Co., Ltd., China（江苏细胞膜智能科技有限公司，中国） ； Xi'an Jiaotong University, Xi'an, China（西安交通大学，中国） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学，中国） ； University of Science and Technology of China, Hefei, China（中国科学技术大学，中国） 纠错

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

AI总结 提出CityGen，一种基于扩散模型的生成框架，通过高清地图条件和城市级视觉提示实现零标签城市适应，提升跨城市自动驾驶在感知、分割和规划任务上的鲁棒性。

E3AD: An Emotion-Aware Vision-Language-Action Model for Human-Centric End-to-End Autonomous Driving

E3AD：面向以人为中心的端到端自动驾驶的情感感知视觉-语言-动作模型

Yihong Tang, Haicheng Liao, Tong Nie, Junlin He, Ao Qu, Kehua Chen, Wei Ma, Zhenning Li, Lijun Sun, Chengzhong Xu

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； University of Macau（澳门大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 提出E3AD框架，通过连续VAD情感模型和双路径空间推理模块，将情感理解融入视觉-语言-动作模型，实现开放域端到端自动驾驶中的情感感知轨迹规划，在真实数据集上达到SOTA性能。

Supercharging Thermal Gaussian Splatting with Depth Estimation

利用深度估计增强热高斯泼溅

Manoj Biswanath, Chenxin Cai, Hannah Schieber, Daniel Roth, Benjamin Busam

机构 * Technical University of Munich（技术大学慕尼黑） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI)（慕尼黑机器人与人工智能研究所） ； Human-Centered Computing and Extended Reality Lab（以人为本计算与扩展现实实验室） ； TUM University Hospital（技术大学慕尼黑医院） 纠错

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

AI总结 提出一种仅使用热红外图像和深度估计的单模态方法TDg，通过热到深度高斯泼溅推导辐射场，在渲染质量和训练时间上优于多模态基线。

Comments 8 pages, 4 figures. Accepted and will be published in ISPRS proceedings (ISPRS Congress 2026)

Variance-Aware Estimation and Inference for Michaelis--Menten Models with Heteroscedastic Errors and Clustered Measurements

异方差误差和聚类测量下Michaelis-Menten模型的方差感知估计与推断

Mijeong Kim, Minkyoung Cha, Ah Young Jeong

专题命中 感知 ：self-driving(abstract)

AI总结 针对Michaelis-Menten模型，提出一种基于条件矩约束的方差感知估计与推断方法，通过简单条件高斯工作模型实现单曲线和聚类数据的参数估计，改善了异方差和聚类结构下的推断效率。