自动驾驶

Enhancing Visual Perception in Foggy Conditions via Multiclass Fog Density Modeling

通过多类雾密度建模增强雾天条件下的视觉感知

Mohamad Mofeed Chaar, Galia Weidl

机构 * University of Applied Sciences, Aschaffenburg（阿沙芬堡应用科学大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对自动驾驶雾天感知难题，基于Waymo数据集合成雾数据，按五类雾密度训练专用感知模型，使特浓雾召回率提升15.6个百分点，验证了多专用模型策略的有效性。

Comments 8 pages, 5 figures,2 tables

LLM-Assisted Coalition Formation for Cooperative Perception in Autonomous Driving

大语言模型辅助的自动驾驶协同感知联盟形成

Ahmad Sarlak, Hao Wang, Rahul Amin, Abolfazl Razi

专题命中 感知 ：autonomous driving(title,abstract)

AI总结 该研究针对现有协同感知方法未优化车辆选择的问题，提出LLM辅助的联盟形成框架，结合DPP与ADMM优化，在OPV2V等数据集上实现更优性能与网络效率。

Comments Accepted for presentation at IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM 2026), Cognitive Radio and AI-Enabled Networks Symposium

Sovereign Cognitive Digital Twins: Fusing 6G ISAC, AI-RAN, and Zero-Trust Edge Grids for National Resilience in the Global South

主权认知数字孪生：融合6G感知通信一体化（ISAC）、AI-RAN与零信任边缘网格，服务全球南方国家的韧性建设

Zoe Aiyanna M. Cayetano, George M. Gichuru, Taijuo T. Morris

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)

AI总结 针对小岛屿发展中国家灾害感知不足问题，本文提出融合6G ISAC、AI-RAN与零信任边缘网格的主权认知数字孪生架构，通过射线追踪模拟验证信道特性，以巴巴多斯为参考案例服务国家韧性建设。

Comments 16 pages, 14 figures, 7 tables. Code and reproduction instructions available; see the Code Availability section. Code: https://doi.org/10.5281/zenodo.21708211 (v1.0-paper2)

RSC-GestureNet: Reliability-Aware Selective Causal Recognition of Chinese Traffic Police Gestures

RSC-GestureNet：面向中国交通警察手势的可靠性感知选择性因果识别模型

Cheng Li, Renjun Gao, Boyi Fu

机构 * Academy of Interdisciplinary Studies, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学跨学科研究学院） ； Faculty of Innovation Engineering, Macau University of Science and Technology（澳门科技大学创新工程学院） 纠错

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

AI总结 本研究提出RSC-GestureNet，通过对不可靠姿态关节降权、因果聚合时序证据等方式提升中国交通警察手势识别的早期性、稳定性与鲁棒性，在CTPGesture数据集上取得最优性能。

Comments 2026 PRCV Oral; Project Page: https://github.com/chengli24/rsc-gesturenet-prcv2026

GSRAIN: Physically Calibrated High-/Low-Frequency Rainfall Synthesis for 3D Gaussian Driving Scenes

GSRAIN：面向3D高斯溅射（3DGS）驾驶场景的物理校准高低频降雨合成方法

Fanyu Wang, Longgao Zhang, Junyi Chen

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

AI总结 GSRAIN针对自动驾驶降雨模拟的物理可控性与多视图一致性局限，结合实测数据与几何感知扩散模型生成可控降雨场景，在FID指标上优于现有方法，可用于自动驾驶算法的雨天测试。

CA-World: Multi-Object Counterfactual Alignment for Efficient Interactive-Ready Reconstruction

SAM3D-Phys：迈向真实世界中的多物体交互仿真

Xin Dong, Weijian Deng, Lihan Zhang, Tianru Dai, Wenfeng Deng, Yansong Tang

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

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

AI总结 提出SAM3D-Phys框架，结合场景重建与SAM3D生成式先验，从部分观测中恢复完整可仿真物体几何，并通过物理约束优化和掩码引导外观蒸馏实现场景一致性，支持多物体同时交互仿真。

Comments 9 pages, 4 figures

V2VCrafter: Consistent Street-View Image Generation Across Vehicles

V2XCrafter：学习生成跨智能体的驾驶场景

Yihang Tao, Yu Guo, Senkang Hu, Yanan Ma, Zihan Fang, Sam Kwong, Yuguang Fang

机构 * Hong Kong JC STEM Lab of Smart City（香港JC智能城市STEM实验室） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Lingnan University（岭南大学） 纠错

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

AI总结 提出V2XCrafter框架，通过渐进式多智能体扩散模型和跨智能体注意力模块，生成跨智能体相机视角的一致可控协作驾驶场景，以增强数据并提升下游协作3D目标检测性能。

Accuracy Does Not Guarantee Human-Likeness: Cross-Domain Human-Centered Benchmark in Monocular Depth Estimation

单目深度估计器中准确性并不保证人类化

Yuki Kubota, Taiki Fukiage

机构 * Communication Science Laboratories, NTT, Inc.（NTT通信科学实验室） 纠错

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

AI总结 研究发现单目深度估计器的准确性与人类相似性之间存在复杂权衡，提升准确性不一定增强人类化行为。

Comments 21 pages, 14 figures, 1 table

SIDSense: Database-Free TV White Space Sensing for Disaster-Resilient Connectivity

SIDSense：无数据库的电视白空间传感以实现灾害韧性连接

George M. Gichuru, Zoe Aiyanna M. Cayetano

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)

AI总结 SIDSense通过无数据库的TVWS传感技术，结合边缘AI和私有5G堆栈，在灾害应急通信中实现高可靠连接和低延迟感知

Comments 7 pages, 1 figure