自动驾驶

MapAgent: An Industrial-Grade Agentic Framework for City-scale Lane-level Map Generation

MapAgent: 一个工业级的城市规模车道级地图生成智能框架

Deguo Xia, Zihan Li, Haochen Zhao, Dong Xie, Yuyao Kong, Xiyan Liu, Jizhou Huang, Mengmeng Yang, Diange Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Baidu（百度） ； University of Macau（澳门大学） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） 纠错

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

AI总结 提出MapAgent框架，通过结合视觉语言模型和约束感知推理，在验证驱动的Judge-Planner-Worker循环中修正车道地图生成中的规范违规问题，实现城市规模的高自动化生产。

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AlignDrive: Aligned Lateral-Longitudinal Planning for End-to-End Autonomous Driving

AlignDrive: 用于端到端自动驾驶的对齐横向-纵向规划

Yanhao Wu, Haoyang Zhang, Fei He, Rui Wu, Yanhu Shan, Congpei Qiu, Liang Gao, Wei Ke, Tong Zhang

机构 * School of Software Engineering, XJTU（软件工程学院，西安交通大学） ； Horizon Robotics ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种 cascaded 框架，通过将纵向规划转化为路径条件推理过程，提升自动驾驶的协调性和安全性。方法引入锚点回归设计和规划导向的数据增强策略，实现在 Bench2Drive 上达到 SOTA 性能。

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SSIL: Self-Supervised Imitation Learning for End-to-End Driving

SSIL: 用于端到端驾驶的自监督模仿学习

Jin Bok Park, Jinkyu Lee, Muhyun Back, Hyun Min Han, Tianwei Ma, Sang Min Won, Sung Soo Hwang, Il Yong Chun

机构 * R & D Center, SL Corporation（SL公司研发中心） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University（成均馆大学电子与计算机工程系） ； Department of Information and Communication Engineering, Handong Global University（翰林全球大学信息与通信工程系） ； College of Engineering, Texas A & M University-Corpus Christi（德克萨斯A&M大学科珀斯克里斯蒂分校工程学院） ； School of Computer Science and Electrical Engineering, Handong Global University（翰林全球大学计算机科学与电子工程学院） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：end-to-end driving(title)；autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 提出自监督模仿学习框架SSIL，利用车辆位姿生成伪转向角数据，无需驾驶命令或预训练模型，结合交叉注意力条件方法CACA，在三个基准数据集上达到与监督学习相当的驾驶精度。

Comments 8 pages, 4 figures

A 3D Isovist World Model -- Revealing a City's Unseen Geometry and Its Emergent Cross-City Signature

3D 等视域世界模型——揭示城市不可见几何及其涌现的跨城市特征

Xuhui Lin, Stephen Law, Nanjiang Chen, Kunyao Li, Tao Yang

机构 * The Bartlett School of Sustainable Construction University College London, UK（可持续建设学院伦敦大学学院，英国） ； Department of Geography University College London, UK（地理系伦敦大学学院，英国） ； School of Project Management, Faculty of Engineering The University of Sydney, AU（工程学院项目管理学院悉尼大学，澳大利亚） ； School of Engineering Cardiff University, UK（工程学院卡迪夫大学，英国） ； School of Architecture Tsinghua University, Beijing, CN（建筑学院清华大学，北京，中国） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：occupancy(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出一种预测3D等视域（球形可见性深度图）的具身世界模型，通过深度残差和自滚动调度采样训练，发现跨城市空间特征可从时间潜变量中线性解码。

DVD: Discrete Voxel Diffusion for 3D Generation and Editing

DVD: 用于3D生成和编辑的离散体素扩散

Zhengrui Xiang, Jiaqi Wu, Fupeng Sun, Heliang Zheng, Yingzhen Li

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Math Magic ； Hitem3D 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出离散体素扩散框架（DVD），通过将体素占用视为离散变量，实现稀疏体素的生成、不确定性估计和编辑，避免连续到离散的阈值处理，并提供可解释的生成动态。

DRIVESPATIAL: A Benchmark for Spatiotemporal Intelligence in VLMs for Autonomous Driving

DRIVESPATIAL：自动驾驶中视觉语言模型时空智能的基准

Hao Vo, Khoa Vo, Phu Loc Nguyen, Sieu Tran, Duc Minh Nguyen, Ngo Xuan Cuong, Gladys Gawugah, Sreevenkata Anjani Tishita Godavarthi, Chase Rainwater, Nghi D. Q. Bui, Anh Nguyen, Duy Minh Ho Nguyen, Ngan Le

机构 * University of Arkansas, USA（美国阿肯色大学） ； Google Research, Google（谷歌研究院） ； University of Liverpool, UK（英国利物浦大学） ； Max Planck Research School for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究学校） 纠错

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

AI总结 提出DriveSpatial基准，通过多视角、时空推理任务评估视觉语言模型在自动驾驶中的场景构建、关系理解、时序推理和泛化能力，发现人类与模型间存在显著差距。