自动驾驶

Plug-and-Play Traffic Element Awareness for End-to-End Autonomous Driving

用于端到端自动驾驶的即插即用交通元素感知

Zongzheng Zhang, Jijun Wang, Saining Zhang, Shuo Wang, Yiru Wang, Hai Yang, Yang Chen, Yuwen Heng, Hao Sun, Anqing Jiang, Hao Zhao

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院（AIR）） ； Bosch Corporate Research（博世企业研究中心） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(title,abstract)；end-to-end driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究首次系统探究端到端自动驾驶的交通元素感知，通过补充标注构建统一基础设施，以即插即用方式集成信号，在多范式多数据集上提升性能，在NAVSIM-v2上达到新SOTA。

Comments Accepted by ECCV 2026; Project Page: this https URL (https://zzongzheng0918.github.io/TE-Aware-E2E-AD/)

Multi-Observer Vehicle Localization Case Study with Roadside Radar and Connected Vehicle Sensing

基于路侧雷达与网联车辆感知的多观测器车辆定位案例研究

Aleksi Pippuri, Nilusha Jayawickrama, Risto Ojala

机构 * Aalto University（阿尔托大学） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(summary_cn,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出融合路侧雷达与网联车辆感知的多观测器车辆定位框架，经实测数据验证，其性能受场景影响，AEKF可小幅优于仅用LiDAR的基线，相关成果与代码已开源。

Comments 12 pages, 7 figures and 8 tables

WAM-Diff2: Hierarchical AR-to-Diffusion Distillation for Highly Efficient Autonomous Driving VLA

WAM-Diff2：面向高效自动驾驶视觉-语言-动作（VLA）的分层自回归到扩散蒸馏

Zhihao Zhu, Hanlin Shang, Mingwang Xu, Feipeng Cai, Zhuolin He, Yaoyi Li, Jianhua Han, Hang Xu, Siyu Zhu

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

AI总结 WAM-Diff2通过三阶段分层蒸馏策略，将预训练自回归VLA模型转化为高效扩散模型，缓解暴露偏差、实现与基线相当性能，解码速度提升2.8倍，结合系统级优化后达15.1倍加速。

Multi-Scale Spectral Attention Module-based Hyperspectral Segmentation in Autonomous Driving Scenarios

基于多尺度光谱注意力模块的自动驾驶场景高光谱分割

Imad Ali Shah, Jiarong Li, Tim Brophy, Martin Glavin, Edward Jones, Enda Ward, Brian Deegan

机构 * School of Engineering, University of Galway, Ireland（Galway大学工程学院，爱尔兰） ； Ryan Institute, University of Galway, Ireland（Galway大学Ryan研究所，爱尔兰） ； Valeo Vision Systems, Tuam, Ireland（爱尔兰Tuam市Valeo Vision Systems公司） 纠错

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

AI总结 本文提出多尺度注意力机制提升高光谱图像分割性能，通过不同核尺寸的1D卷积和自适应特征聚合，在多个城市驾驶场景数据集中提升mIoU和mF1指标，证明了最优核组合的dataset特异性。

Comments Under review-and-revisions

Mask What Matters: Saliency-Guided Video Self-Supervised Learning for Autonomous Driving

屏蔽关键内容：面向自动驾驶的显著性引导视频自监督学习

Christopher Lang, Alexander Braun, Abhinav Valada

机构 * Robert Bosch GmbH（罗伯特·博世有限公司） ； University of Freiburg（弗赖堡大学） 纠错

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

AI总结 针对现有视频自监督学习随机掩码削弱自动驾驶安全关键线索的问题，提出 V-JEPA4A 模型，采用显著性驱动掩码策略，在四个驾驶基准上取得优于 V-JEPA 的性能，仅增加少量预训练开销。

Comments Accepted at GCPR 2026. The final publication will be available through Springer

HMS-SCP: Task-Oriented Multi-Scale Semantic Communication for V2X Cooperative Perception

通过语义感知协同感知扩展智能交通系统的安全 horizon

Chun-Yeow Yeoh, Chee Keong Tan, Joanne Mun-Yee Lim, Heng-Siong Lim

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

AI总结 本文提出 HMS-SCP 框架，通过多尺度语义冗余与 JSCC 编码实现带宽效率与鲁棒性的平衡，在 V2X 环境中保障安全关键型协同感知的性能。

Comments 15 pages, 7 figures, 6 tables, Submitted to IEEE Transactions on Vehicular Technology (TVT)

Visual Prompting for Robotic Manipulation with Annotation-Guided Pick-and-Place Using ACT

面向机器人操作的视觉提示：采用带标注引导的拾取与放置方法，基于ACT算法

Muhammad A. Muttaqien, Tomohiro Motoda, Ryo Hanai, Yukiyasu Domae

机构 * Embodied AI Research Team（具身人工智能研究团队） ； National Institute of AIST（国家信息与系统技术研究所） 纠错

专题命中 感知 ：trajectory planning(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 针对便利店机器人拾取放置任务的挑战，提出带标注引导视觉提示的感知-行动流水线，采用ACT算法实现自适应操作，提升了零售环境下的抓取精度与适应性。