自动驾驶

Hybrid Machine Learning for Articulation Angle Estimation of Truck-Semitrailer Combinations

用于卡车-半挂车组合铰接角估计的混合机器学习

Qixuan Zhang, Jonas Boettcher, Simon F. G. Ehlers, Marvin Stuede

机构 * ZF CV Systems Hannover GmbH（采埃孚商用车系统汉诺威有限公司） ； Leibniz University Hannover（汉诺威莱布尼茨大学） 纠错

专题命中 其他自动驾驶 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 研究针对卡车-半挂车组合铰接角估计问题，提出基于学习的模型并集成于EKF框架，应用自适应加权方案，通过大量实际实验验证，该混合方法能准确可靠估计铰接角，降低实施要求，具有实际部署优势。

Comments Accepted for publication at 2026 International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)

From Modalities to Propositions: A Language-Centric Framework for Multimodal Intelligence

从模态到命题：多模态智能的语言中心框架

Nadine Chang, Maying Shen, Shizhe Diao, Jialiang Wang, Jingde Chen, Thomas Breuel, Pavlo Molchanov, Rafid Mahmood, Jose M. Alvarez

机构 * NVIDIA（英伟达） ； University of Ottawa（渥太华大学） 纠错

专题命中 其他自动驾驶 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 该研究提出多模态数据语言表示框架，将观察结果表示为原子命题，通过全局语义码本统一为共享词汇表，置于可解释空间，实现跨模态理解等，还在自动驾驶等数据上进行了展示。