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视觉与机器人

自动驾驶

自动驾驶感知、规划、BEV、占用预测、激光雷达和仿真评测。

2026-06-10 至 2026-06-10 共收录 4 信号源:cs.RO, cs.CV, eess.IV, cs.AI

1. 感知 4 篇

2606.11088 2026-06-10 cs.RO 新提交 81%

A Distributed Multi-UGV Exploration Framework With Loop-Aware Planning and Descriptor-Aided Localization in Resource-Limited Environments

资源受限环境下的分布式多UGV探索框架:环回感知规划与描述符辅助定位

Zhiwei Li, Haiou Liu, Xijun Zhao, Ji Li, Yingze Wang, Boyang Wang

机构 * School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology(北京理工大学机械与车辆学院) China North Artificial Intelligence & Innovation Research Institute, Collective Intelligence & Collaboration Laboratory (CIC)(中国北方人工智能与创新研究院集体智能与协作实验室) Zhengzhou Intelligent Technology Research Institute, Beijing Institute of Technology(北京理工大学郑州智能科技研究院)

专题命中 感知 :LiDAR(summary_cn,abstract);分类 cs.RO

AI总结 提出一种完全分布式的多无人地面车辆(UGV)探索框架,通过轻量级LiDAR全局描述符实现跨UGV环回检测,并结合环回感知分层规划,在资源受限环境中减少探索时间和行驶距离。

Journal ref IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2026

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2606.09882 2026-06-10 cs.CV cs.LG 新提交 81%

WHU-Infra3D: A Full-stack Multi-modal Dataset and Benchmark for 3D Roadside Infrastructure Inventory

WHU-Infra3D:面向3D路边基础设施清单的全栈多模态数据集与基准

Chong Liu, Luxuan Fu, Xuyu Feng, Zhen Dong, Bisheng Yang

机构 * State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing (LIESMARS)(信息工程测绘遥感国家重点实验室) Wuhan University(武汉大学)

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

AI总结 提出WHU-Infra3D多模态基准数据集,覆盖三城市53.8公里,融合全景图像与LiDAR点云,提供2D-3D实例关联和跨帧跟踪,支持基础设施状态诊断与属性识别,填补自动化维护数据集空白。

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2606.10974 2026-06-10 cs.RO 新提交 79%

Language-Driven Cost Optimization for Autonomous Driving

语言驱动的自动驾驶成本优化

Diego Martinez-Baselga, Khaled Mustafa, Javier Alonso-Mora

机构 * TU Delft(代尔夫特理工大学)

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

AI总结 提出语言驱动框架,利用大语言模型解释场景和用户查询,生成风险感知MPPI控制器的参数,并通过人机交互验证和反馈迭代优化自动驾驶行为。

Comments Paper accepted at IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC) 2026

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2606.11120 2026-06-10 cs.AI cs.CV 新提交 62%

Monte Carlo Pass Search: Using Trajectory Generation for 3D Counterfactual Pass Evaluation in Football

蒙特卡洛传球搜索:利用轨迹生成进行足球3D反事实传球评估

Andrew Kang, Priya Narasimhan

机构 * Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学)

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

AI总结 提出蒙特卡洛传球搜索(MCPS),结合价值模型、世界模型和反事实策略,基于3D轨迹数据评估足球传球,通过两种执行盈余分数实现分布感知的传球分析。

Comments CVPR 2026, CVSports Workshop

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