自动驾驶

CARA: Concept-Aware Risk Attention for Interpretable Collision Anticipation

CARA：用于可解释碰撞预测的概念感知风险注意力

Zhishan Tao, Ruoyu Wang, Yucheng Wu, Enjun Du, Yilei Yuan, Sherwin Ho, Yue Su, Jinbo Su, Yi Hong

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究自动驾驶碰撞预测问题，提出CARA框架，从事故叙述中获取风险概念并与视频帧对齐成轨迹，将语义风险因素作为动态证据，结合可解释性与预测过程，实验证明其能提高预测准确性和预警及时性。

Comments Accepted to ACM Multimedia 2026(Oral)

Offline Vision-Language Navigation with Geometric Goal Localization for Outdoor Environments

用于户外环境的基于几何目标定位的离线视觉语言导航

Ali Salmasi, Xianjia Yu, Tomi Westerlund

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究针对户外环境下的离线视觉语言导航，通过对17个可边缘部署的SLM与4个在线API进行基准测试，提出轻量级混合语义几何目标定位框架并集成到Edge-BehAV中，提升了性能，降低目标距离误差，实现无网络连接下的有效导航。

Visual Relocalization from Sparse Views in Aliased and Low-Texture Environments via Novel View Synthesis

通过新视图合成在别名和低纹理环境中从稀疏视图进行视觉重定位

Maria Peribañez, Javier Civera, Rudolph Triebel, Riccardo Giubilato

机构 * University of Zaragoza（萨拉戈萨大学） ； German Aerospace Center (DLR)（德国航空航天中心） ； Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对类行星地形中视觉定位难题，提出基于 3D 高斯溅射构建可微地图表示估计相机姿态的方法，采用结合光度与几何损失的几何感知训练策略，经实验验证能有效提升定位准确性与姿态估计鲁棒性。

Comments Accepted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

DB-VIO: Dual-Branch Visual Inertial Odometry with Enhanced Visual-Inertial Representation

DB-VIO：具有增强视觉惯性表示的双分支视觉惯性里程计

Ziyu Wan, Lin Zhao

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究针对视觉惯性里程计问题，提出DB-VIO双分支框架，通过融入深度线索、姿态先验和解耦姿态估计进行运动特定时间建模，实验表明该方法在自动驾驶和空中机器人基准测试中性能优异，提升了旋转和平移估计精度。

Geometry-Guided Representations for Coherent Lane and Traffic Topology Reasoning in Driving Scenes

用于驾驶场景中连贯车道和交通拓扑推理的几何引导表示

Yueru Luo, Changqing Zhou, Yiming Yang, Erlong Li, Chao Zheng, Shuguang Cui, Zhen Li

机构 * FNii ； SSE, CUHK-Shenzhen ； HKUST-Guangzhou（HKUST-广州） ； Tencent Map T-Lab（腾讯地图T实验室） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究自动驾驶中道路拓扑推理问题，提出CoPo统一框架，通过整合感知层、推理层和监督层的几何引导关系建模，实现感知与推理的端到端联合优化，实验证明该方法在多个指标上优于现有方法。

Comments KDD2026