自动驾驶 - arXivDaily 专题

2607.00710 2026-07-02 cs.CV cs.AI cs.RO 新提交 83%

Creating Impactful Autonomous Driving Datasets: A Strategic Guide from Research Gap to Benchmark

创建有影响力的自动驾驶数据集：从研究空白到基准的战略指南

Richard Schwarzkopf, Jonas Merkert, Frank Bieder, Annika Bätz, Alexander Blumberg, Carlos Fernandez, Felix Hauser, Fabian Immel, Christian Kinzig, Hendrik Königshof, Fabian Konstantinidis, Martin Lauer, Willi Poh, Nils Rack, Kevin Rösch, Yinzhe Shen, Marlon Steiner, Gleb Stepanov, Dominik Strutz, Ömer Şahin Taş, Julian Truetsch, Kaiwen Wang, Royden Wagner, Jan-Hendrik Pauls, Christoph Stiller

机构 * Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（卡尔斯鲁厄理工学院）； FZI Research Center for Information Technology（FZI信息技术研究中心）

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

AI总结提出一种诊断研究问题类型并选择最小数据操作符填补空白的战略框架，通过KITScenes案例验证，指导中小实验室和初创公司高效创建有影响力的自动驾驶数据集。

Comments Keywords: Autonomous Driving, Dataset Design, Benchmarks, Research Gap Identification. 14 pages, 3 figures

2603.14354 2026-07-02 cs.LG cs.AI cs.RO 版本更新 81%

Deconfounded Lifelong Learning for Autonomous Driving via Dynamic Knowledge Spaces

通过动态知识空间实现自动驾驶的去混淆终身学习

Jiayuan Du, Yuebing Song, Yiming Zhao, Xianghui Pan, Jiawei Lian, Yuchu Lu, Liuyi Wang, Chengju Liu, Qijun Chen

机构 * Tongji University（同济大学）

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

AI总结本文提出DeLL框架，结合DPMM与因果推理的front-door调整机制，构建动态知识空间以解决自动驾驶中的灾难性遗忘和知识迁移问题，并引入进化轨迹解码器提升规划能力。

Comments Accepted by ECCV 2026

2606.27660 2026-07-02 cs.CV 新提交 79%

MVPruner: Dynamic Token Pruning for Accelerating Multi-view Vision-Language Models in Autonomous Driving

MVPruner: 用于加速自动驾驶中多视图视觉语言模型的动态令牌剪枝

Nan Yang, Zhanwen Liu, Linfeng Zhang, Shangyu Xie, Yang Wang, Wenzhuo Zhou, Xiangmo Zhao

机构 * School of Information Engineering, Chang’an University, China（长安大学信息工程学院）； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiaotong University, China（上海交通大学人工智能学院）

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

AI总结提出MVPruner，一种两阶段自适应令牌剪枝方法，通过动态分配剪枝预算和基于指令的令牌选择，在保持精度的同时大幅降低计算量，实现多视图视觉语言模型的高效推理。

Comments accepted by ECCV26

2607.01133 2026-07-02 cs.CV cs.RO 新提交 62%

Towards Metric-Agnostic Trajectory Forecasting

迈向度量无关的轨迹预测

Markus Knoche, Daan de Geus, Bastian Leibe

机构 * RWTH Aachen University（亚琛工业大学）； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）

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

AI总结提出度量无关的概率训练目标，并引入TraDiE策略将预测分布映射为轨迹和置信度，实现度量优化作为下游任务，在Waymo基准上取得最优结果。

Comments ECCV 2026. Project page at https://vision.rwth-aachen.de/TraDiE-policies

2604.04198 2026-07-02 cs.CV cs.RO 版本更新 62%

DriveVA: Video Action Models are Zero-Shot Drivers

DriveVA: 视频动作模型是零样本驱动器

Mengmeng Liu, Diankun Zhang, Jiuming Liu, Jianfeng Cui, Hongwei Xie, Guang Chen, Hangjun Ye, Michael Ying Yang, Francesco Nex, Hao Cheng

机构 * University of Twente（特温特大学）； Xiaomi EV（小米电动汽车）； University of Cambridge（剑桥大学）； University of Bath（巴斯大学）

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

AI总结 DriveVA提出了一种新的自动驾驶世界模型，通过共享潜在生成过程联合解码未来视觉预测和动作序列，提升跨数据集和传感器配置的泛化能力，减少碰撞率和误差。

Comments Accepted to ECCV 2026. 30 pages, 12 figures, 11 tables

2607.00839 2026-07-02 cs.CV 新提交 57%

Rethinking Multi-Label Image Classification With Deep Learning: Taxonomy, Challenge, and Outlook

重新思考基于深度学习的多标签图像分类：分类法、挑战与展望

Xuelin Zhu, Xiu-Shen Wei, Jiawei Ge, Shuai Xu, Bing Wang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）； Southeast University（东南大学）； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学）

专题命中仿真评测：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结本文综述了基于深度学习的多标签图像分类方法，将其分为六类，并总结了关键挑战与未来研究方向。

2607.00545 2026-07-02 cs.CV 新提交 57%

ECoSim: Data Efficient Fine-Tuning for Controllable Traffic Simulation

ECoSim：面向可控交通模拟的数据高效微调

Yu-Hsiang Chen, Wei-Jer Chang, Yi-Ting Chen, Masayoshi Tomizuka

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学）； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）