自动驾驶

Zero-shot 3D General Obstacle Detection via Multimodal Foundation Models and Geometry

通过多模态基础模型和几何进行零样本3D通用障碍物检测

Tamás Matuszka, Péter Hajas, Dávid Szeghy

机构 * aiMotive 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)；autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对自动驾驶中通用障碍物检测难题，提出结合多模态基础模型与几何推理的免训练零样本方法，能精准定位达100米，借基础模型先验提升召回率，还可实现可扩展自动标注。

Comments Accepted to CVPR 2026 AUTOPILOT Workshop

DriveMA: Driving Vision-Language-Action Models with verifiable Meta-Actions

DriveMA：基于可验证元动作的驾驶视觉-语言-动作模型

Weicheng Zheng, Yixin Huang, Qiao Sun, Derun Li, Hang Zhao

机构 * Shanghai Qi Zhi Institute（上海启智研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：trajectory planning(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出DriveMA框架，通过可验证元动作弥合语言与动作的差距，结合动作中心监督训练和强化学习实现端到端驾驶规划，在Waymo Open Dataset上取得最优性能。

Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2605.21273

Comparison of Silvaco and Synopsys TCAD Predictions Including the Perugia Radiation Damage Model in Silicon Pixel Detectors for the HL-LHC

硅像素探测器中Silvaco与Synopsys TCAD预测的比较，包含Perugia辐射损伤模型

M. Bomben, T. Croci, K. Aouadj, A. Fondacci, F. Moscatelli, A. Morozzi, D. Passeri

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 研究比较了Silvaco和Synopsys TCAD在包含Perugia辐射损伤模型下的预测，评估辐射对硅像素探测器中电荷收集性能、漏电流和击穿电压的影响，以优化运行条件和跟踪算法的鲁棒性。

Comments 8 pages, 7 figures, prepared for the proceedings of 21st Workshop on Advanced Silicon Radiation Detectors 17-19 February 2026 Perugia, Italy

Single-Frame Point-Pixel Registration via Supervised Cross-Modal Feature Matching

基于监督跨模态特征匹配的单帧点像素配准

Yu Han, Zhiwei Huang, Yanting Zhang, Fangjun Ding, Shen Cai, Xiaoyu Tang, Yanchao Dong, Rui Fan

机构 * School of Information and Intelligent Science, Donghua University（信息与智能科学学院，东华大学） 纠错

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

AI总结 研究激光雷达点云和相机图像的点像素配准难题，提出基于投影的无检测器框架及重复性评分机制，通过实验证明该方法在单帧激光雷达下能达先进性能，优于现有方法。

Toward quantum scaling advantage in approximate optimization

迈向近似优化中的量子缩放优势

J. Pawłowski, P. Tarasiuk, J. Tuziemski, Ł. Pawela, B. Gardas

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)

AI总结 研究在近似优化中量子缩放优势，用模拟分岔机（SBM）重新审视相关发现，其源于量子动力学，与量子退火有共同特征，获得可比或更优缩放，明确当前量子退火器优势不明显及未来量子设备可实现优势的问题类。

Journal ref Phys. Rev. Applied 26, 014024 (2026)