自动驾驶

PerceptDrive: Perception Prior World-Action Modeling with Adaptive Expert Routing for End-to-End Autonomous Driving

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

Yushan Liu, Tianxiong Lv, Bohua Wang, Hangqi Fan, Chenxu Zhao, He Zheng, Xuchang Zhong, Yifan Xie, Congyang Zhao, Zhihao Liao, Leigang Luo, Yang Cai, Xiao-Ping Zhang, Wenbo Ding

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） 纠错

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。

WASABI: Whole-graph Assignment-based Stabilizer for lAne topology By Inter-frame tracking

WASABI：基于帧间跟踪的车道拓扑全图分配稳定器

Tetsuhiro Uchida, Myu Sasaki, Kensho Nakajima, Yasuhiro Shimada, Toru Saito

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: Referring Then Tracking for Embodied Visual Tracking

ReferTrack：用于具身视觉跟踪的先指认后跟踪

Hanjing Ye, Tianle Zeng, Jiazhao Zhang, Shaoan Wang, Zibo Zhang, Weisi Situ, Yuchen Zhou, Yonggen Ling, Hong Zhang

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） 纠错

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: Tool-Grounded Reward Alignment for Explainable Fine-Grained MOF CIF Auditing

MOF-Sleuth：用于可解释细粒度MOF CIF审核的工具基础奖励对齐

Yu Liu, Zhiwei Yang, Diandian Guo, Kun Peng, Fangfang Yuan, Cong Cao, Chaozhuo Li, Zhiyuan Ma, Yanbing Liu, Guobin Zhao

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。

Remote ID Spoofing-Aware Trajectory Planning for Small Unmanned Aerial Systems

小型无人机系统的远程ID欺骗感知轨迹规划

Jeremiah Webb, Bryce Bjorkman, Abel Diaz Gonzalez, Austin Coursey, Noah Dahle, Kailani Lemieux Mack, Filippos Fotiadis, Gautam Biswas, Bryan C. Ward, Abenezer Taye

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

Scalable Multi-Controller Coordination in Periplus via Border-Switch Forwarding Graphs

通过边界交换转发图在Periplus中实现可扩展的多控制器协调

E. M. Castro Barbero, P. de las Heras Quirós, F. J. Simó Reigadas

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

Defer to Plan: Adaptive Multi-Agent Fusion for End-to-End V2X Driving

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

Nuoran Li, Zhang Zhang, Yueran Zhao, Tianze Wang, Chao Sun

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

Density-Dependent McKean--Vlasov Diffusions: Subgaussian Occupancy Bounds and Polynomial Propagation of Chaos

密度依赖的McKean-Vlasov扩散：次高斯占有界与混沌的多项式传播

Denis Belomestny, Ekaterina Morozova

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: Benchmarking Long-Range Vehicle Trajectory Reconstruction from Fixed Highway Cameras

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

Yufan Zhu, Kefu Yi, Xueju Zhang, Yunyang Tian, Long Chen, Zixuan Xiao

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） 纠错

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

SafeGen: Goal-Conditioned Video Diffusion of Safety-Critical Scenarios for VLM-Based Autonomous Driving

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

Jiangfan Liu, Zexuan Cui, Tianyuan Zhang, Zonglei Jing, Zonghao Ying, Yaoyuan Zhang, Jiakai Wang, Xiaoqi Jiang, Aishan Liu, Xianglong Liu

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） 纠错

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: Understanding Driving Scenes from 3D Time Series Data and Video with Language Models

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

Heesang Han, A. Lynn Abbott, Abhijit Sarkar

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） 纠错

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: A Modular Receiver-Chain Simulation Framework for OECT-Based Molecular Communication

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

Hongbin Ni, Ozgur B. Akan

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)