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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 5 信号源:cs.RO, cs.CV, eess.IV, cs.AI

1. 规划控制 5 篇

2606.10656 2026-06-10 cs.CV 新提交 79%

Envision4D: Envisioning Visual Futures via Feed-forward 4D Gaussian Splatting for Autonomous Driving

Envision4D: 通过前馈4D高斯泼溅展望自动驾驶的视觉未来

Qi Song, Yifei He, Chi Zhang, Zheng Fu, Xuhe Zhao, Mengmeng Yang, Kun Jiang, Rui Huang, Diange Yang

机构 * Tsinghua University(清华大学) The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学(深圳))

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

AI总结 提出Envision4D,一种全自监督前馈框架,通过未来姿态预测、层内时间注意力和条件运动提升,实现无位姿的未来外推,在自动驾驶动态场景预测中达到最先进性能。

Comments Project Page: https://maggiesong7.github.io/research/Envision4D/

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2606.11019 2026-06-10 cs.RO cs.AI 新提交 76%

Diffusion Forcing Planner: History-Annealed Planning with Time-Dependent Guidance for Autonomous Driving

扩散强制规划器:基于时间依赖引导的历史退火规划用于自动驾驶

Zehan Zhang, Neng Zhang, Yaoyi Li, Jia Cai, Zhiling Wang

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Yinwang Intelligent Technology Co., Ltd(银网智能科技有限公司) Hefei Institutes of Physical Science, Chinese Academy of Sciences(中国科学院合肥物质科学研究院)

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

AI总结 提出扩散强制规划器(DFP),通过历史引导控制实现异构联合扩散过程,结合退火历史的条件引导,解决运动规划中的时间不一致问题,在nuPlan上取得竞争性能。

Comments CVPR2026

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2606.09958 2026-06-10 cs.RO cs.AI 新提交 76%

Uncertainty-Aware Motion Planning for Autonomous Driving in Mixed Traffic Environment

混合交通环境下自动驾驶的不确定性感知运动规划

Ming Cheng, Hao Chen, Ziyi Yang, Ziluowen Luo, Senzhang Wang

机构 * Central South University(中南大学) City University of Macau(澳门城市大学)

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

AI总结 提出不确定性感知运动规划(UAMP),通过量化人类意图不确定性并引入不确定性校准值学习,提升自动驾驶在混合交通中的安全性和舒适性。

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2606.11155 2026-06-10 cs.CV 新提交 57%

Mean Flow Distillation: Robust and Stable Distillation for Flow Matching Models

平均流蒸馏:面向流匹配模型的鲁棒稳定蒸馏方法

An Zhao, Shengyuan Zhang, Zhongjian Sun, Yixiang Zhou, Zejian Li, Ling Yang, Tianrun Chen, Lingyun Sun

机构 * National University of Singapore(新加坡国立大学) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学)

专题命中 规划控制 :occupancy(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出平均流蒸馏(MFD)框架,通过时间低通滤波抑制优化噪声并保证轨迹一致性,实现流匹配模型的高保真单步生成。

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2606.05645 2026-06-10 cs.RO 版本更新 57%

Discrete-WAM: Unified Discrete Vision-Action Token Editing for World-Policy Learning

Discrete-WAM:面向世界-策略学习的统一离散视觉-动作标记编辑

Ziyang Yao, Haochen Liu, Yuncheng Jiang, Zeyu Zhu, Zibin Guo, Jingru Wang, Tianle Liu, Jianwei Cui, Kuiyuan Yang, Hongwei Xie, Jingwei Zhao, Guang Chen, Hangjun Ye

机构 * Xiaomi EV(小米电动车)

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

AI总结 提出Discrete-WAM,通过将未来视觉状态和自车动作对齐为离散标记,构建统一离散扩散框架,实现世界建模、世界-动作策略和分层决策策略的联合学习,支持可控生成和反事实推理,提升自动驾驶决策可靠性。

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