视觉与机器人
自动驾驶感知、规划、BEV、占用预测、激光雷达和仿真评测。
基于努力的临界度量指标用于评估自动驾驶中的3D感知误差
机构 * CARIAD SE ； University of Freiburg（弗莱堡大学）
专题命中 感知 ：autonomous driving(title)；分类 cs.RO、cs.CV
AI总结 本文提出基于努力的临界度量指标，通过FSR、MDR和LEA量化自动驾驶中3D感知误差的严重性，揭示非关键性误差占比高，验证新指标能捕捉安全关键信息。
Comments Accepted at IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026
PerceptDrive：用于端到端自动驾驶的具有自适应专家路由的感知先验世界-动作建模
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； AMap, Alibaba Group（高德软件有限公司，阿里巴巴集团）
专题命中 感知 ：autonomous driving(title)；分类 cs.CV
AI总结 研究针对自动驾驶中感知基础模型的问题，提出PerceptDrive框架，将教师提炼先验和观察潜变量输入可训练模型，经特定分支处理、先验保留及场景条件路由，实验表明其性能领先，证实相关方法的有效性及对先验的依赖。
PGTT：用于感知式有腿运动的相位引导地形遍历
机构 * Laboratory of Automation and Robotics (LAR) in the Department of Electrical & Computer Engineering, University of Patras（自动化与机器人实验室（LAR）（电气与计算机工程系，帕特拉斯大学）） ； Archimedes/Athena RC, Greece（阿基米德/雅典娜RC，希腊） ； Athena - Research and Innovation Center in Information, Communication and Knowledge Technologies, Xanthi, Greece（雅典娜信息、通信和知识技术研究中心（Xanthi，希腊）） ； Computational Intelligence Laboratory (CILab), Department of Mathematics, University of Patras（计算智能实验室（CILab）（数学系，帕特拉斯大学））
专题命中 感知 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)；分类 cs.RO、cs.AI
AI总结 研究针对有腿机器人感知强化学习控制器的不足，提出相位引导地形遍历（PGTT）方法，通过奖励塑造强化步态结构，编码腿相位等，在特定训练下，该方法在多种场景成功率高且速度跟踪可比，还能跨平台转移。
Comments 8 pages, 9 figures, 3 tables, Accepted at IROS 2026
WASABI：基于帧间跟踪的车道拓扑全图分配稳定器
专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；BEV(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究针对自动驾驶中车道拓扑感知模型输出不稳定问题，提出WASABI实时后处理管道，通过联合跟踪车道段及其连通性，集成多种技术，在内部验证数据上提升了检测F1等指标，实现帧内和帧间车道拓扑稳定。
ReferTrack：用于具身视觉跟踪的先指认后跟踪
机构 * SUSTech（南方科技大学） ； Tencent Robotics X（腾讯机器人X实验室） ； Peking University（北京大学） ； Futian Laboratory（福田实验室）
专题命中 感知 ：trajectory planning(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 研究针对具身视觉跟踪问题，提出ReferTrack先指认后跟踪范式，用单个摄像头，先选目标再解码跟踪航点，通过滑动窗口队列保留运动线索，经数据集协同训练增强识别，在EVT - Bench上达先进单视图性能并验证了迁移能力。
MOF-Sleuth：用于可解释细粒度MOF CIF审核的工具基础奖励对齐
专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究针对MOF数据库CIF输入错误影响下游结果及人工检查的问题，提出MOF-Sleuth，通过强化引导CIF审核代理的两个模块，利用奖励引导强化学习将工具测量转化为监督，提升检测、归因及解释质量，在多基准测试中性能领先。
轮廓误差：用于 3D 多目标跟踪性能评估的自我中心匹配
机构 * CARIAD SE - Volkswagen Group（大众集团CARIAD分公司） ； Department of Computer Science, University of Freiburg（弗赖堡大学计算机科学系）
专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究自动驾驶 3D 多目标跟踪开环性能评估问题，提出基于豪斯多夫型推理的轮廓误差（CE）自我中心匹配标准，相比现有方法，CE 能提供分级方向敏感性，评估显示其可提高匹配率，是改善开环感知评估的主要因素。
Comments Accepted at IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026
增强的损失性目标量子照明：一个顺序交互模型
专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)
AI总结 研究在现实环境中量子照明对损失性目标的有效性，比较高斯双模压缩态与最优经典协议的性能，发现TMSS在低反射率目标下具有更高的SNR和更强的抗热噪声能力。
面向自动驾驶车辆的鲁棒跟踪：一种分布鲁棒的输入和状态估计方法
专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)
AI总结 本文提出一种分布鲁棒的输入和状态估计方法，用于提高自动驾驶车辆在模型不确定性和测量异常情况下的鲁棒跟踪性能。
基于结构化场景知识和可验证推理-行动一致性的自动驾驶认知双过程规划
机构 * School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology（北京理工大学机械工程学院） ； National Engineering Research Center of Electric Vehicles, Beijing Institute of Technology（北京理工大学电动车辆国家工程研究中心） ； School of Mechanical Engineering, Southeast University（东南大学机械工程学院）
专题命中 规划控制 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
AI总结 研究自动驾驶高级规划问题，提出认知双过程规划框架，用S-CoT模式表示场景知识，通过自动数据引擎、视觉仲裁器及验证器实现自适应推理和规则验证，提升规划准确性、逻辑一致性并降低延迟，明确性能下降条件。
小型无人机系统的远程ID欺骗感知轨迹规划
专题命中 规划控制 ：trajectory planning(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 针对小型无人机在RID位置欺骗攻击下的轨迹规划问题，提出分散式欺骗感知框架，利用物理层观测评估广播可信度，检测定位欺骗代理，集成到规划器中，仿真显示可减少近空中碰撞事件且保持计算效率。
Comments 9 pages, 3 figures, to be published in IEEE DASC 2026 Conference proceedings
使用时变势场统一无信号交叉口自动驾驶车辆的决策与轨迹规划
机构 * Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni, Politecnico di Torino（电子工程与电信学院，托斯卡纳理工学院） ； Dipartimento di Automatica e Informatica, Politecnico di Torino（自动化与信息学院，托斯卡纳理工学院）
专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)；trajectory planning(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 针对无信号交叉口自动驾驶车辆，提出用有限时域最优控制问题结合时变人工势场的新框架统一决策与轨迹规划，利用短视运动预测等考虑潜在碰撞，仿真验证了该方法可生成可行安全参考轨迹。
Comments Published in the "2026 34th Mediterranean Conference on Control and Automation (MED)". v2 adds the final IEEE citation and DOI; technical content unchanged
Journal ref 2026 34th Mediterranean Conference on Control and Automation (MED), Ancona, Italy, 2026, pp. 251-256
通过边界交换转发图在Periplus中实现可扩展的多控制器协调
专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)
AI总结 研究带内SDN控制平面中多控制器协调问题，提出Periplus的多控制器协调平面，通过C-Adv消息发现邻居、构建路由，评估基于Ryu在Mininet中的实现，结果显示其可扩展性好、收敛快且无需修改交换机固件。
Comments 22 pages, 10 figures, 2 algorithms
听从计划：用于端到端车路协同驾驶的自适应多智能体融合
专题命中 端到端驾驶 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 研究车路协同辅助自动驾驶中现有方法不足，提出端到端协同驾驶系统，用MotionNetwork融合信息、注意力机制压缩特征、自回归解码器融合多智能体特征及引入MoE架构，提升驾驶分数并保持通信效率。
Comments Accepted at IEEE ICME 2026
VG3S：基于视觉几何的高斯散射用于语义占用预测
机构 * Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（电子与计算机工程系，香港科学与技术大学）
专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
AI总结 VG3S 通过引入视觉基础模型的几何 grounding 能力，提升语义占用预测的准确性与泛化能力。
Comments Accepted by IROS 2026
密度依赖的McKean-Vlasov扩散：次高斯占有界与混沌的多项式传播
专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)
AI总结 研究密度依赖的McKean-Vlasov扩散及直方图粒子近似，在两个解析条件下用路径空间熵证明，得出相关占有界和误差估计，还介绍了直方图估计器的可扩展性及低评估成本。
Comments 11 pages
LoRFT：基于固定高速公路摄像头的长距离车辆轨迹重建基准测试
机构 * School of Transportation, Changsha University of Science and Technology（长沙理工大学交通运输工程学院）
专题命中 BEV与占用 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究针对从固定高速公路摄像头恢复长距离车辆轨迹的难题，提出Map-RSTNet模型，引入LoRFT基准测试。实验表明该模型能有效降低误差，证明道路几何感知重建的有效性，为长距离车辆轨迹重建提供了可重复测试平台。
Comments 17 pages, 5 figures. Code and processed annotations: https://github.com/YvfanZhu/LoRFT
在HD地图更新中优化服务质量：跨层多智能体与分层独立学习
专题命中 BEV与占用 ：LiDAR(abstract)
AI总结 本文提出了一种跨层多智能体方法，通过分层和独立学习优化HD地图更新的QoS，显著降低不同服务的延迟。
从紧急停止干预中学习鲁棒性干预
机构 * Paul G. Allen School of Computer Science \& Engineering, University of Washington, Seattle, USA ； Google DeepMind, Seattle, USA
专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)
AI总结 本文提出残差干预微调算法，通过结合先验策略解决干预信号不明确的问题，实现鲁棒的策略改进。
固有不可预测的量子雷达光束定向
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)
AI总结 本研究提出了一种固有不可预测的量子雷达光束定向方法，通过光子对中的波长随机性实现不可预测的衍射方向，从而显著提升信号与噪声比，为量子增强传感开辟新途径。
Comments Main text (11 pages and 5 figures), Supplementary information (9 pages and 7 figures)
SafeGen：基于视觉语言模型的自动驾驶安全关键场景的目标条件视频扩散
机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） ； Chery Automobile Co., Ltd.（奇瑞汽车股份有限公司）
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(title)；分类 cs.CV
AI总结 研究针对VLM在自动驾驶系统中的应用，提出SafeGen框架，将场景生成设为目标条件扩散过程，引入上下文接地最终状态推理和最终状态条件下的视频演化，实验表明该框架能提升评判得分，微调后可提高真实驾驶场景性能。
D3VL：利用语言模型从3D时间序列数据和视频中理解驾驶场景
机构 * Bradley Department of Electrical and Computer Engineering, Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学布拉德利电气与计算机工程系） ； Virginia Tech Transportation Institute（弗吉尼亚理工大学交通研究所） ； Sanghani Center for Artificial Intelligence and Data Analytics（桑哈尼人工智能与数据分析中心）
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；LiDAR(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 本文针对自动驾驶中多模态大语言模型，提出D3VL框架，整合2D和3D时间序列数据，回答交通场景相关问题，在KITTI问答数据集上性能提升11%，并引入Waymo QA数据集扩展以评估模型在多样驾驶条件下处理3D和时间序列数据的能力。
Comments Accepted to IEEE IV 2026
MC-BRIDGE：用于基于有机电化学晶体管的分子通信的模块化接收链仿真框架
专题命中 仿真评测 ：occupancy(abstract)
AI总结 研究基于OECT的分子通信，提出MC-BRIDGE模块化框架，连接多种过程到电荷域检测，能生成噪声、支持多种键控，通过公共接口估计相关指标并分析干扰，经测试得出满足SER目标的预算上限，揭示多种因素对接收器结论的影响。
Comments 13 pages, 7 figures, submitted to IEEE Transactions on Molecular, Biological, and Multi-Scale Communications (TMBMC)
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