自动驾驶

VertiAdaptor: Online Kinodynamics Adaptation for Vertically Challenging Terrain

VertiAdaptor: 针对垂直挑战地形的在线运动学动力学自适应

Tong Xu, Chenhui Pan, Aniket Datar, Xuesu Xiao

机构 * George Mason University（乔治梅森大学） 纠错

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

AI总结 提出VertiAdaptor在线自适应框架，通过函数编码器融合高程与语义嵌入，实现地形感知的运动学动力学建模与规划，在仿真和实物平台上预测精度提升23.9%，自适应速度提高5倍。

LWDrive: Layer-Wise World-Model-Guided Vision-Language Model Planning for Autonomous Driving

LWDrive: 基于逐层世界模型的视觉-语言模型自动驾驶规划

Chen Yang, Yuhao Wei, Ze Xu, Ziheng Zou, Shuang Liang, Delin Ouyang, Lingfeng Qi, Jie Li, Guofa Li

机构 * Chongqing University（重庆大学） 纠错

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

AI总结 提出LWDrive框架，通过逐层世界模型引导，将VLM输出的粗轨迹逐步细化为几何精确、多视角感知的规划轨迹，在NAVSIM基准上取得92.0分。

Quality-Controlled Active Learning via Gaussian Processes for Robust Structure-Property Learning in Autonomous Microscopy

通过高斯过程进行质量控制的主动学习用于自主显微镜中鲁棒的结构-性质学习

Jawad Chowdhury, Ganesh Narasimha, Jan-Chi Yang, Yongtao Liu, Rama Vasudevan

机构 * UT-Battelle, LLC（UT-Battelle有限责任公司） 纠错

专题命中 规划控制 ：self-driving(abstract)

AI总结 本文提出一种结合好奇心驱动采样与物理指导质量控制过滤器的主动学习框架，用于提升自主显微镜中结构-性质学习的鲁棒性，通过处理训练和采集过程中的噪声，提高预测可靠性。

Comments 22 pages, 12 figures, 2 tables; submitted to npj Computational Materials

PROBE: Probabilistic Occupancy BEV Encoding with Analytical Translation Robustness for 3D Place Recognition

PROBE: 具有解析平移鲁棒性的概率占用BEV编码用于3D地点识别

Jinseop Lee, Byoungho Lee, Gichul Yoo

机构 * SK Intellix 纠错

专题命中 BEV与占用 ：BEV(title,title_cn)；LiDAR(summary_cn,abstract)；occupancy(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 提出无学习的LiDAR地点描述符PROBE，通过极坐标雅可比解析边缘化连续平移，实现距离自适应角度不确定性，在跨传感器泛化中取得高精度。

Comments 8 pages, 8 figures. Accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). (c) 2026 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses

Accelerating Structure-Property Relationship Discovery with Multimodal Machine Learning and Self-Driving Microscopy

利用多模态机器学习和自驱动显微镜加速结构-性能关系发现

Jiawei Gong, Danqing Ma, Ralph Bulanadi, Robert Moore, Rama Vasudevan, Lianfeng Zhao, Yongtao Liu

专题命中 BEV与占用 ：self-driving(title,abstract)

AI总结 提出结合自主显微镜与双新颖深度核学习及双变分自编码器的框架，用于高效采集光谱数据并构建结构-性能关系图，应用于钙钛矿薄膜揭示了纳米结构特征与迟滞行为的关联。

Comments 20 pages, 6 figures

Registering the 4D Millimeter Wave Radar Point Clouds Via Generalized Method of Moments

通过广义矩方法配准4D毫米波雷达点云

Xingyi Li, Han Zhang, Ziliang Wang, Yukai Yang, Weidong Chen

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） ； Institute of Medical Robotics, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学医疗机器人研究院） ； Department of Statistics, Uppsala University（乌普萨拉大学统计系） 纠错

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

AI总结 针对4D雷达点云稀疏噪声导致配准困难的问题，提出基于广义矩方法的配准框架，无需显式点对应，在合成与真实数据集上精度和鲁棒性优于基准方法，甚至接近激光雷达方法。

Stealthy Multi-Task Adversarial Attacks

隐蔽的多任务对抗攻击

Jiacheng Guo, Tianyun Zhang, Lei Li, Haochen Yang, Hongkai Yu, Minghai Qin

机构 * Cleveland State University（克利夫兰州立大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Western Digital Research（西部数据研究院） 纠错

专题命中 其他自动驾驶 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出SMTA²框架，通过约束多目标优化和自动损失权重调整，实现对多任务模型中特定任务的隐蔽攻击，同时保持非目标任务性能不变。