自动驾驶

CoGoal3D: Collaborative 3D Object Detection with 3D-Aware Fusion and Refinement

CoGoal3D：基于3D感知融合与优化的协作式3D目标检测

Zhihao Yang, Zhiyu Xiang, Peng Xu, Tianyu Pu, Kai Wang, Eryun Liu, Dongping Zhang, Yong Ding

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Zhejiang Provincial Key Laboratory of Multi-Modal Communication Networks and Intelligent Information Processing（浙江省多模态通信网络与智能信息处理重点实验室） ； China Jiliang University（中国计量大学） 纠错

专题命中 感知 ：BEV(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 针对V2X协作目标检测中3D检测效果不佳的问题，提出CoGoal3D框架，通过两阶段管道提取和优化3D特征，设计融合模块与辅助任务，还提出数据增强策略，在多数据集上取得新的最优性能。

Comments Accepted to ECCV 2026. 17 pages, 8 figures, 6 tables. Code: https://github.com/Megalo-f/CoGoal3D

Sarus: Privacy-Preserving Multi-Vendor Perception Fusion via Homomorphic Encryption

Sarus：通过同态加密实现隐私保护的多供应商感知融合

Munawar Hasan, Apostol Vassilev

机构 * National Institute of Standards and Technology, USA（美国国家标准与技术研究院） ； Michigan Technological University, USA（密歇根理工大学） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究自动驾驶多供应商感知融合的隐私保护问题，提出Sarus框架，利用同态加密，将检测编码为高斯矩向量加密传输，服务器在加密域聚合，实验表明其能有效聚合互补检测，提高覆盖率，实现实时隐私保护融合。

Preference-Conditioned Multi-Objective Reinforcement Learning for Runtime-Tunable Transit Signal Priority

用于运行时可调公交信号优先的偏好条件多目标强化学习

Philip-Roman Adam, Stefanie Schmidtner

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究公交信号优先中平衡多目标的问题，提出偏好条件TSP控制器，能在运行时通过偏好参数调整权衡公交与整体交通延误，无需重训练。通过扩展场景生成实现，实验表明该控制器优于基线，保持约束可行性，且能揭示不同偏好下的非公交外部性情况。

Comments 8 pages, 3 figures, 4 tables. Accepted at the 29th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2026). Code: https://github.com/urbanAIthi/morl-tsp

From Distances to Trajectories: Real-Time Signed Distance Function Mapping and Distance-Accelerated Motion Planning for UAVs

从距离到轨迹：无人机的实时带符号距离函数映射与距离加速运动规划

Jason Stanley, Zhirui Dai, Qihao Qian, Tzu-Chin Ho, Tianxing Fan, Siddharth Saha, Christopher Barngrover, Ki Myung Brian Lee, Nikolay Atanasov

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Shield AI（护盾人工智能公司） 纠错

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

AI总结 研究针对无人机在杂乱环境中的自主飞行，提出围绕带符号距离函数协同设计映射与规划阶段。开发OREN重建SDF，Bubble$^\star$基于距离信息规划，减少碰撞检查。集成方法在四旋翼飞行器上实时导航，提升SDF估计并快速找到长轨迹。

Comments 25 pages, 10 figures, 5 tables

Stochastic Multi-Objective Kinodynamic Planning Against Adversaries

针对对手的随机多目标运动动力学规划

Thomas Marshall Vielmetti, Daniel Cherenson, Dimitra Panagou

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 研究在含随机混合对手环境下的多目标运动动力学规划，核心方法是将规划空间转移到闭环策略序列，通过蒙特卡洛粒子展开评估风险，引入SMO-RRT和SMO-SST算法，推导有限样本界，实现概率安全规划。

Comments 8 pages, 1 figure, accepted to CDC 2026

STL-GCS: A Planner-Controller Framework for Signal Temporal Logic via Graphs of Time-varying Convex Sets

STL-GCS：一种基于时变凸集图的信号时序逻辑规划器-控制器框架

Nicola De Carli, Gregorio Marchesini, Dimos V. Dimarogonas

专题命中 规划控制 ：trajectory planning(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出用于满足凸谓词上STL规范的统一轨迹规划与控制框架，规划层将任务编码为时变凸集，结合GCS框架并由B样条参数化轨迹，控制层据此设计反馈控制器，通过仿真和实际实验验证了该方法。

Predictive RTO for CoAP using Lightweight Support Vector Regression in Internet of Things

物联网中使用轻量级支持向量回归的CoAP预测性重传超时

Tobias Hansson, Praveen Kumar Donta

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 研究物联网中CoAP拥塞控制问题，提出prCoAP方法，用线性支持向量回归集成预测RTO，结合校准随机森林丢弃分类器，经实验验证该方法在分组交付率和系统效率上表现良好。

Comments Submitted to WFIoT 2026 regular track

End-to-end Conditional Diffusion for Realistic and Controllable Visual Traffic Scenario Generation

用于逼真且可控的视觉交通场景生成的端到端条件扩散

Jingzheng Li, Yufei Ge, Zhijun Chen, Qianren Mao, Zizhe Wang, Binhang Qi, Bing Li, Keyu Chen, Baochang Zhang, Xianglong Liu, Philip S Yu

机构 * Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） ； Tianjin University（天津大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； State Key Laboratory of Software Development Environment（软件开发环境国家重点实验室） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究如何生成逼真且可控的视觉交通场景，提出端到端条件扩散框架E2E-CDiff，基于前视图视觉观察联合去噪未来运动状态等，减轻规划控制不匹配，实验表明其在可控性与逼真性权衡上表现良好，还能引发挑战性交互，作为自我规划器有竞争力。

What Governs Decode Throughput in Absolute-Offset GPU LZ77? A Work-Granularity Mechanism and an Encode-Time Min-Match-Length Lever

什么决定了绝对偏移GPU LZ77中的解码吞吐量？一种工作粒度机制和编码时间最小匹配长度杠杆

Yakiv Shavidze

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 研究绝对偏移GPU LZ77解码吞吐量的影响因素及改进方法，通过实验发现由工作粒度决定，提出编码端增大最小匹配长度的杠杆，能同时提升压缩率和解码吞吐量。

Comments 4 pages, 4 tables. Fourth paper in the ACEAPEX series (see arXiv:2606.04268, 2606.18900, 2606.24531)

Magnetic exchange interactions in the molecular orbital spin system NaV2O5 from a distributed moment point of view

从分布矩的角度看分子轨道自旋系统NaV₂O₅中的磁交换相互作用

Claudio Garcia, Ilteris K. Turan, Swagata Acharya, Mark van Schilfgaarde, Jerome Jackson, Walter R L. Lambrecht

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 研究NaV₂O₅分子轨道自旋系统的磁交换相互作用，采用分布矩方法，将自旋密度集中到原子磁位点，利用线性响应方法计算交换作用，发现钒氧基和桥氧位点磁矩间交换作用与钒原子间相当甚至更大，对临界温度起关键作用，自旋波谱有异常集体激发。

Comments 5 pages, 4 figures

Two-Stage Extrinsic Calibration of a Static Line-Scanning Lidar with a Rotary Platform

基于旋转平台的静态线扫描激光雷达的两阶段外部校准

Vikram Shree, Hike Danakian, Long Nguyen, Rajanish Gokidi, Patrick Nercessian

机构 * SiLC Technologies（SiLC技术公司） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究基于旋转平台的静态线扫描激光雷达校准问题，探索自动方法静态和动态估计旋转轴变换，通过真实数据集验证算法并研究其收敛特性。

Comments 8 pages, 13 figures. Manuscript accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

How defensive driving enhances driving safety: A driving simulator study on drivers' defensive driving behaviors

防御性驾驶如何提高驾驶安全性：关于驾驶员防御性驾驶行为的驾驶模拟器研究

Xinzheng Wu, Junyi Chen, Shaolingfeng Ye, Yong Shen

机构 * College of Automotive and Energy Engineering, Tongji University（同济大学汽车与能源工程学院） 纠错

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

AI总结 该研究通过驾驶模拟器实验，定义防御性驾驶，收集82名参与者数据并分组，经组间和试验间比较，发现防御性驾驶能力强的驾驶员能更激烈操作、更早识别风险并行动，提高驾驶安全性，为培训和算法训练提供依据。

Comments 17 pages, 8 figures