自动驾驶

Talk2Sensors: 3D Visual Grounding in Autonomous Driving via Sensor-Adaptive Physical Cue Matching

Talk2Sensors：基于传感器自适应物理线索匹配的自动驾驶3D视觉 grounding

Runwei Guan, Di Tian, Ningwei Ouyang, Ruixiao Zhang, Shaofeng Liang, Haocheng Zhao, Lianqing Zheng, Xiaokai Bai, Guotao Wang, Daizong Liu, Henghui Ding, Hui Xiong

机构 * Thrust of Artificial Intelligence, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）人工智能学域） ； MMLab, CUHK（香港中文大学MMLab） ； School of Transportation Science and Engineering, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学交通科学与工程学院） ； School of Advanced Technology, Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学先进技术学院） ； School of Electronics and Computer Science, University of Southampton（南安普顿大学电子与计算机科学学院） ； School of Intelligent Manufacturing and Smart Transportation, Suzhou City University（苏州城市学院智能制造与智能交通学院） ； Qingdao University of Science and Technology（青岛科技大学） ； Institute for Math & AI, Wuhan University（武汉大学数学与人工智能研究院） ； Institute of Big Data, Fudan University（复旦大学大数据研究院） 纠错

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

AI总结 针对现有室外3D视觉 grounding 未充分利用多传感器互补物理属性的问题，提出首个多传感器数据集Talk2Sensors及TSFormer框架，在相关基准上实现了最优性能。

Comments 14 pages, 12 figures

SafeLand: Safe Autonomous Landing in Unknown Environments with Bayesian Semantic Mapping

SafeLand: 在未知环境中使用贝叶斯语义映射实现安全自主着陆

Markus Gross, Andreas Greiner, Sai Bharadhwaj Matha, Felix Soest, Daniel Cremers, Henri Meeß

机构 * Fraunhofer IVI Autonomous Aerial Systems（弗劳恩霍夫IVI自主航空系统） ； TU Munich Computer Vision Group（慕尼黑工业大学计算机视觉组） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出SafeLand系统，通过深度学习语义分割构建在线语义地面地图，结合贝叶斯概率过滤和行为树实现安全自主着陆，通过200次模拟和60次实地测试，展示零误报的人类检测率和亚秒响应延迟。

Journal ref ECCV 2026 Workshops

Cooking beyond Frames: A Stereo Event Camera Dataset in the Kitchen

超越帧的烹饪：厨房中的立体事件相机数据集

Chengming Feng, Hesam Araghi, Liming Zheng, Julien Dupeyroux, Xucong Zhang, Jan van Gemert, Nergis Tömen

机构 * Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） ； STMicroelectronics（意法半导体） 纠错

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

AI总结 本文推出EventKitchen数据集，以第一人称视角从10名参与者在13个厨房中收集5.5小时的烹饪相关多传感器数据，训练基线模型完成动作识别等任务，为神经形态视觉提供新基准。

Comments Accepted at ECCV 2026

NSF-HRPT: Neural Semantic Field meets Hierarchical Risk Perception Tree for Safety-Critical Scenario Assessment

NSF-HRPT：神经语义场结合分层风险感知树的安全关键场景评估方法

Yu Zhao, Jiangyu Pan, Tao Hu, Ming Yin, Fan Yang, Jiangfan Liu, Xiubo Liang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出NSF-HRPT框架，结合神经语义场与分层风险感知树，引入Sim2Real策略，实现单目视觉输入下安全关键场景的高效风险评估，在合成与现实数据集上均取得优异性能。

Comments 13 pages, 5 figures

Toward Blockage-Resilient 6G-V2X Connectivity: Semi-Distributed Bandit with Dynamic Arm Set for mmWave HetNets

面向抗阻塞的6G车万物联网（V2X）连接：面向毫米波异构车联网的具有动态臂集的半分布式多臂老虎机算法

Weiqi Chi, Bo Qian, Hanlin Wu, Donghui Li, Haibo Zhou, Manabu Tsukada

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)

AI总结 针对毫米波异构车联网的阻塞与信道波动问题，提出BAND及半分布式S-BAND算法，结合TAK区域与KIF度量，在10%-50%阻塞率下较集中式MAB基线实现34.9%-59.4%的遗憾降低，TAK区域性能优于K-means聚类。

Tail-Calibrated Soft-Output GRAND for Finite-Memory Noise-Effect Posteriors

面向有限记忆噪声效应后验的尾端校准软输出GRAND

Behrooz Razeghi

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)

AI总结 针对有限记忆噪声效应后验，提出尾端校准软输出GRAND算法，实现后验权重等估计并给出相关理论界，可提供逐块APP估计等解码输出。