自动驾驶

A High-Resolution Landscape Dataset for Concept-Based XAI With Application to Species Distribution Models

基于概念的可解释AI的高分辨率景观数据集及其在物种分布模型中的应用

Augustin de la Brosse, Damien Garreau, Thomas Houet, Thomas Corpetti

机构 * Université Rennes 2, CNRS, Nantes Université, Univ Brest, LETG, UMR 6554（里昂大学第二分校、法国国家科学研究中心、南特大学、布列塔尼大学、LETG、UMR 6554） ； LTSER Zone Atelier Armorique（Armorique 领域实验室区） ； University of Würzburg, Center for Artificial Intelligence and Data Science（乌尔姆大学、人工智能与数据科学中心） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(summary_cn,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出首个基于概念的可解释AI方法用于物种分布模型，利用高分辨率多光谱和LiDAR无人机影像构建景观概念数据集，通过Robust TCAV量化景观概念对模型预测的影响，案例研究验证了方法的有效性。

Safety-Critical LiDAR-Inertial Odometry with On-Manifold Deterministic Protection Level

安全关键的激光雷达-惯性里程计与在线流形确定性保护级别

Yueqi Zhu, Yan Pan, Chufan Rui, Jiasheng Luo, Shihua Li, Bo Zhou

机构 * School of Automation, Southeast University（东南大学自动化学院） ； Key Laboratory of Measurement and Control of CSE, Ministry of Education（教育部测控CSE重点实验室） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种安全关键的激光雷达-惯性里程计，通过在线流形确定性状态估计提供确定性保护级别，以提升移动机器人在安全关键场景中的导航安全性。

Latent Gaussian Splatting for 4D Panoptic Occupancy Tracking

潜在高斯泼溅用于4D全景占据跟踪

Maximilian Luz, Rohit Mohan, Thomas Nürnberg, Yakov Miron, Daniele Cattaneo, Abhinav Valada

机构 * University of Freiburg（弗赖堡大学） ； Bosch Research（博世研究院） ； University of Haifa（海法大学） 纠错

专题命中 仿真评测 ：occupancy(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI

AI总结 提出潜在高斯泼溅（LaGS）方法，通过特征高斯体作为动态关键点实现多视图特征聚合，用于4D全景占据跟踪，在Occ3D nuScenes和Waymo上达到最优性能。

Comments Accepted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2026

UniMM: A Unified Mixture Model Framework for Multi-Agent Simulation

UniMM：一种用于多智能体仿真的统一混合模型框架

Longzhong Lin, Xuewu Lin, Kechun Xu, Haojian Lu, Lichao Huang, Rong Xiong, Yue Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Horizon Robotics 纠错

专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 提出UniMM框架统一回归混合模型与离散NTP模型，通过闭环样本生成缓解分布偏移，并在WOSAC基准上取得最优性能。

Comments Accepted author manuscript. The version of record has been published in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

Journal ref IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Early Access, 2026

Utility-Aware DRL-Based TXOP Adaptation for NR-U and Wi-Fi Coexistence Networks

基于策略驱动的DRL的NR-U与Wi-Fi共存中的TXOP自适应

Po-Heng Chou, Yi-Fang Yu, Shou-Yu Chen, Chiapin Wang

机构 * Research Center for Information Technology Innovation (CITI), Academia Sinica (AS)（资讯科技创新研究所以（CITI），中华学术界（AS）） ； Department of Electrical Engineering, National Taiwan Normal University (NTNU)（国立台湾师范大学电子工程系（NTNU）） 纠错

专题命中 仿真评测 ：occupancy(abstract)

AI总结 针对NR-U与Wi-Fi在非授权频谱共存中的频谱利用不平衡问题，提出一种基于策略驱动的深度强化学习框架，通过奖励设计实现公平性、吞吐量和效用的灵活权衡控制。

Comments 15 pages, 13 figures, 2 tables, submitted to IEEE Open Journal of the Communications Society