自动驾驶

UniDrive-WM: Unified Understanding, Planning and Generation World Model for Autonomous Driving

UniDrive-WM：面向自动驾驶的统一理解、规划和生成世界模型

Zhexiao Xiong, Xin Ye, Burhan Yaman, Sheng Cheng, Yiren Lu, Jingru Luo, Nathan Jacobs, Liu Ren

机构 * Bosch Research North America & Bosch Center for Artificial Intelligence (BCAI)（博世北美研究院与博世人工智能中心） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Case Western Reserve University（凯斯西储大学） 纠错

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

AI总结 提出UniDrive-WM，一个基于VLM的统一世界模型，联合执行场景理解、轨迹规划和未来图像生成，在Bench2Drive上轨迹误差降低7.3%，碰撞率降低10.4%。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project Page: https://unidrive-wm.github.io/UniDrive-WM

DriveVer: Lightweight Trajectory Evaluator as Test-Time Verifier for Autonomous Driving

DriveVer: 自动驾驶的轻量级轨迹评估器作为测试时验证器

Chong He, Yuechen Luo, Fang Li, Shaoqing Xu, Fuxi Wen

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； University of Macau（澳门大学） 纠错

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

AI总结 提出DriveVer，一种轻量级即插即用的测试时验证器，通过双头架构融合候选轨迹与多视图视觉特征，预测安全置信度和几何修正向量，在不增加训练成本下提升规划模型性能。

What's Hidden Matters: Identifying Planning-Critical Occluded Agents using Vision-Language Models

隐藏之物至关重要：使用视觉语言模型识别规划关键性的被遮挡智能体

Amirhosein Chahe, Tyler Naes, Jovin D'sa, Faizan M. Tariq, Sangjae Bae, Lifeng Zhou, David Isele

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

AI总结 提出利用视觉语言模型（VLM）识别对自车轨迹影响最大的被遮挡智能体，通过规划KL散度（PKL）度量进行排序，并微调VLM以提升性能，实验表明该方法比随机采样提升约30%。

Comments Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026). 9 pages, 5 figures, 5 tables

Control the qubit-qubit coupling with double superconducting resonators

通过双超导谐振腔控制量子比特-量子比特耦合

Hui Wang, Rui Wang, Daichi Sugiyama, Chih-Yao Shih, Ching-Yeh Chen, Hiroto Mukai, Hang Xue, J. S. Tsai

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 研究双谐振腔耦合超导量子电路中量子比特-量子比特耦合的开关过程，通过调节量子比特与双谐振腔频率差实现耦合强度调控，为大规模超导量子处理器提供新平台。

Comments 7 pages, 9 figures

Journal ref J. Phys. Soc. Jpn. 95, 074301 (2026)