自动驾驶

Cyclone: Diffusion Model for Cycle-Consistent Weather Editing from Unpaired Driving Data

Cyclone：基于未配对驱动数据的循环一致天气编辑扩散模型

Thang-Anh-Quan Nguyen, Moussab Bennehar, Luis Guillermo Roldao Jimenez, Nathan Piasco, Dzmitry Tsishkou, Laurent Caraffa, Jean-Philippe Tarel, Roland Brémond

机构 * Huawei Paris Research Center（华为巴黎研究中心） ； Gustave Eiffel University（古斯塔夫·埃菲尔大学） ； IGN-ENSG（法国国家地理信息与森林和环境信息研究所） 纠错

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

AI总结 针对自动驾驶系统在不同天气条件下可靠感知的挑战，提出Cyclone框架，基于潜在扩散，利用循环一致约束和图像-文本模型知识，无需配对数据生成多种天气条件，实验表明其输出更优，还可提炼为视频扩散模型。

Comments Project page: https://ntaquan0125.github.io/weather-cyclone/

M$^\text{4}$World: A Multi-view Multimodal Driving World Model for Interactive Object Manipulation and Minute-long Streaming

M$^\text{4}$World：用于交互式对象操纵和分钟级流的多视图多模态驾驶世界模型

Ke Cheng, Hanqiao Ye, Lei Shi, Yahui Liu, Yunhan Shen, Jingtao Dong, Zhenke Wang, Wenxuan Ao, Weixiang Xu, Kaining Huang, Shuhan Shen

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 针对现有驾驶世界生成方法局限，提出M$^\text{4}$World模型，通过灵活接口与多阶段训练实现对象操纵及长时流稳定，引入后训练与生成模型，并用新管道评估，实验证明其在驾驶模拟中有高质量、可控性与稳定性。

Comments 24 pages, 13 figures

A Deployed Hybrid Vehicle-in-the-Loop Platform for Validating Cooperative Perception

一种用于验证协同感知的已部署混合车辆在环平台

Anastasia Bolovinou, Giorgos Hadjipavlis, Markos Antonopoulos, Panagiotis Tachtalis, Konstantinos Petousakis, Konstantinos Lazaridis, Alexandros Siskos, Bill Roungas, Angelos Amditis

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 该研究提出一种通过V2X消息管道耦合真实车辆与数字孪生的混合车辆在环平台，用于验证协同感知。在多车辆场景测试，表征不同条件下CP工作负载，结果显示CP能扩视野、提召回率，定位不确定性在一定阈值后成主要误差源，还规划了平台向地中海ODD测试服务发展轨迹。

Comments 4 pages, 5 figures, to be presented in the IEEE ITSC 2026 Industry Track

DiffGI: Differentiable Geometry Images for High-Fidelity Thin-Shell 3D Generation

DiffGI：用于高保真薄壳3D生成的可微几何图像

Eungjune Shim, Hansol Lee, Eunjung Ju

机构 * CLO Virtual Fashion Inc.（CLO虚拟时尚公司） 纠错

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 DiffGI针对现有3D生成模型问题，提出端到端3D到2D映射框架，用连续函数取代二进制图，引入可微算法，训练相关模型，在薄壳3D生成中实现高保真、高精度，减少计算资源需求。

Comments Accepted to ECCV 2026

M3F-UAV: A Missing-Modality Multimodal Foundation Model for Low-Altitude Wireless Sensing

M3F-UAV：一种用于低空无线传感的缺失模态多模态基础模型

Pengxuan Gao, Kai Ying, Botao Wu, Jianhua Mo, Qingsong Wen

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)

AI总结 针对复杂环境下单模态模型可靠性低的问题，提出M3F-UAV模型，通过特定模态预训练特征提取器、跨模态融合及缺失模态感知预训练，从多观测中学习统一表示，在LAMBDA数据集实验中性能优于单模态基线且在缺失模态下稳健。