自动驾驶

A Causal Probabilistic Framework for Perception-Informed Closed-Loop Simulation of Autonomous Driving

面向感知信息闭环仿真的自动驾驶因果概率框架

Zhennan Fei, Rickard Johansson, Mikael Andersson, Matthias Eng, Mattias Eriksson, Kaveh Kianfar, Sadegh Rahrovani, Chris van der Ploeg, Michael Borth, Maren Buermann, Michiel Braat, Henk Goossens, Zijian Han, Majid Khorsand Vakilzadeh, Gabriel Rodrigues de Campos

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出一种因果概率模型框架，将感知误差注入标准仿真环境，揭示理想SIL无法捕获的潜在风险，为SOTIF验证提供可扩展路径。

Does Appearance Help? A Systematic Study of Image-Based Re-Identification in Online 3D Multi-Pedestrian Tracking

外观有帮助吗？在线3D多行人追踪中基于图像的重识别系统研究

Eduardo Borges, Luís Garrote, Urbano J. Nunes

机构 * Institute of Systems and Robotics, Department of Electrical and Computer Engineering, University of Coimbra（系统与机器人研究所，电气与计算机工程系，科英布拉大学） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 系统研究轻量级投影框架下图像重识别在在线3D多目标追踪中的作用，提出级联匹配策略以在低延迟下恢复遮挡轨迹并防止身份切换。

Comments Accepted for publication at the 35th IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN 2026)

An Integrated Roadside Sensing and Communication Framework for Vulnerable Road User Safety at Signalized Intersections

信号交叉口弱势道路使用者安全的集成路边感知与通信框架

Parvez Anowar

机构 * Department of Civil, Environmental and Construction Engineering, University of Central Florida（中央佛罗里达大学土木、环境与建设工程系） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出集成多模态感知、边缘计算、V2X/P2X通信和自适应信号控制的框架，基于公开数据集R-LiViT分析53,319个标注，发现VRU占49%、昼夜密度差异大、近距离事件变化10倍、83%行人边界框小，支持多模态感知和自适应部署。

Comments 17 pages, 5 figures, 2 tables. Preprint

SCOUT: Semantic scene COverage via Uncertainty-guided Traversal

SCOUT: 基于不确定性引导遍历的语义场景覆盖

Junyu Mao, Sara Ayoubi, Vishnu D. Sharma, Ilija Hadžić, Matthew Andrews

机构 * Nokia Bell Labs, France（诺基亚贝尔实验室，法国） ； Nokia Bell Labs, Murray Hill, NJ, USA（诺基亚贝尔实验室，美国，新泽西州 Murray Hill） ； Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； Locus Robotics（Locus机器人技术公司） 纠错

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 提出SCOUT框架，通过不确定性引导的遍历规划与概率场景图构建的闭环，使机器人主动探索并逐步理解环境，实现语义场景完整性作为操作目标。

Comments 2026 ICRA Workshop on Uncertainty in Open World Robotics

Unified Geometry-Guided ML-FTLE for Tracking Transient Chaos from Scalar Time Series

统一几何引导的ML-FTLE用于从标量时间序列追踪瞬态混沌

S. V. Manivelan, Andrei Velichko, I. Manimehan

机构 * Department of Physics, M. R. Government Arts College (Affiliated to Bharathidasan University, Tiruchirappalli)（物理系，M.R.政府艺术学院（隶属于巴拉特拉桑大学， Tiruchirappalli）） ； Institute of Physics and Technology, Petrozavodsk State University（物理与技术学院，佩特罗扎沃茨克州立大学） 纠错

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)

AI总结 提出几何引导的机器学习框架，通过结合预测轨迹发散和宏观吸引子形态，从标量观测中检测瞬态混沌，无需控制方程，验证了融合拓扑状态空间与预测发散能系统改进连续过渡追踪。

Comments Preprint; 9 figures; submitted for peer review