自动驾驶

RayOcc: Occlusion-Aware Ray Occupancy Estimation via Gaussian Mixture Intensity

RayOcc：通过高斯混合强度进行遮挡感知光线占有率估计

Junho Kim, Seongwon Lee

机构 * School of Electrical Engineering, Kookmin University（韩国建国大学电气工程学院） 纠错

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

AI总结 研究针对仅相机的3D语义占有率预测中因深度模糊和遮挡带来的挑战，提出RayOcc框架。该框架将光线建模为多标签存在预测，通过估计高斯混合强度及转换为占有率概率，初始化高斯基元进行语义占有率预测，在nuScenes基准测试中取得最优成绩。

Comments Accepted to IROS 2026

What Do They See? Interpreting Complex Road Scenarios Through the Eyes of Vision-Language-Action Models for Safe and Trustworthy Autonomous Vehicle Learning

他们看到了什么？通过视觉-语言-动作模型的视角解读复杂道路场景以实现安全可靠的自动驾驶学习

Kalpana Panda, Wesley Maia, Vinti Agarwal, Ross Greer

机构 * Birla Institute of Technology and Science, Pilani（贝拉理工科学学院皮拉尼分校） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

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

AI总结 研究自动驾驶模型内部逻辑不透明问题，提出反事实消融框架CVAA，通过移除摄像头图像中物体创建反事实集评估模型响应差异，应用于阿尔帕马约1轨迹预测器，分析物体因果影响，还通过可解释性技术深入理解模型，创建可解释驾驶系统巩固人机信任。

DSBench: A Comprehensive Benchmark for Evaluating External and In-Cabin Risks

DSBench：用于评估外部和车内风险的综合基准测试

Xianhui Meng, Yuchen Zhang, Zhijian Huang, Zheng Lu, Ziling Ji, Yandan Lin, Yaoyao Yin, Hongyuan Zhang, Wei Zhou, Guangfeng Jiang, Li Zhang, Long Chen, Hangjun Ye, Jun Liu, Xiaoshuai Hao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Xiaomi EV（小米电动车） ； Fudan University（复旦大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 针对视觉语言模型在安全关键场景适用性未充分探索的问题，引入DSBench综合基准测试，涵盖外部与车内风险，分多类别。评估发现模型在复杂情况下降，构建数据集微调可提升性能，推动自动驾驶技术发展，相关资源将公开。