TRAVERSE: Traffic-Responsive Autonomous Vehicle Experience & Rare-event Simulation for Enhanced safety
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract);self-driving(abstract);分类 cs.RO
视觉与机器人
自动驾驶感知、规划、BEV、占用预测、激光雷达和仿真评测。
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract);self-driving(abstract);分类 cs.RO
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract);driving perception(abstract);分类 cs.CV
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract);LiDAR(abstract);分类 cs.RO
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract);LiDAR(abstract);分类 cs.RO
Comments Project page https://amandinebtto.github.io/Batvision-Dataset/ This version contains camera ready paper
Journal ref 2023 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)
专题命中 仿真评测 :self-driving(abstract);LiDAR(abstract);分类 cs.CV
Comments ICLR 2023
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract);driving perception(abstract);分类 cs.CV
Comments code: https://github.com/JeffWang987/ASAP
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract);self-driving(abstract);分类 cs.CV
Comments 8 pages, 10 figures, published in 2021 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2021)
专题命中 仿真评测 :self-driving(abstract);LiDAR(abstract);分类 cs.RO
Comments Accepted in American Control Conference 2022
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract);self-driving(abstract);分类 cs.RO
Comments 6 pages, 12 figures
FedSceneX:面向同场景多模态联邦边缘学习的目标时间编排
专题命中 仿真评测 :LiDAR(abstract,abstract_cn)
AI总结 FedSceneX针对同场景多模态联邦边缘学习的轮次耗时不固定问题,提出VHP优化方法,在nuScenes基准测试中缩短每轮次活跃时间,20小时预算内准确率最高且保持全部四种模态。
CMU-Drive与V2V-VLA:具备推理能力的协同多智能体统一驾驶基准及车对车视觉-语言-动作模型
机构 * Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学)
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI
AI总结 本文提出协同多智能体统一驾驶基准CMU-Drive及车对车视觉-语言-动作模型V2V-VLA,解决现有VLA模型缺乏协同能力的问题,构建了协同自动驾驶研究的首个基准并将相关资源开源。
NVIDIA OmniDreams:用于闭环自动驾驶仿真的实时生成式世界模型
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI
AI总结 提出OmniDreams,一个基于Cosmos扩散模型训练的基础生成式世界模型,通过自回归生成动作条件视频,实现闭环仿真中复杂长尾场景的实时合成,并验证其在策略模型训练中的有效性。
他们看到了什么?通过视觉-语言-动作模型的视角解读复杂道路场景以实现安全可靠的自动驾驶学习
机构 * Birla Institute of Technology and Science, Pilani(贝拉理工科学学院皮拉尼分校) ; University of California, Merced(加州大学默塞德分校)
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI
AI总结 研究自动驾驶模型内部逻辑不透明问题,提出反事实消融框架CVAA,通过移除摄像头图像中物体创建反事实集评估模型响应差异,应用于阿尔帕马约1轨迹预测器,分析物体因果影响,还通过可解释性技术深入理解模型,创建可解释驾驶系统巩固人机信任。
集成电动汽车热管理的物理信息预测控制:一个开放的、基于真实数据的基准
专题命中 仿真评测 :BEV(abstract,abstract_cn)
AI总结 提出OpenEV-ThermoSciML开放基准,集成电池、座舱、热泵和CO₂模型,基于真实驾驶循环和天气数据,开发物理信息Sci-ML代理模型,实现多目标优化,并在真实热天场景下验证了显著改进。
Comments 7 pages, 2 figures
DVGT: 驾驶视觉几何变换器
机构 * Tsinghua University(清华大学) ; University of Macau(澳门大学) ; Xiaomi EV(小米电动车) ; Peking University(北京大学)
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI
AI总结 提出DVGT,一种从无位姿多视角图像序列重建全局稠密3D点图的视觉几何变换器,通过交替注意力机制学习几何关系,无需相机参数和后处理对齐,在多个驾驶数据集上显著优于现有模型。
Comments Code is available at https://github.com/wzzheng/DVGT
单应性矩阵形式化验证的Lipschitz优化
机构 * Joby Aviation(Joby航空) ; Safe Intelligence
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI
AI总结 提出一种利用Lipschitz优化和分段连续性对单应性矩阵进行形式化验证的方法,首次实现对投影几何变换的鲁棒性验证,在基准测试中取得最高89%加速和7%更紧的边界。
Comments 18 pages, 13 figures, 6 tables, to be published at CVPR 2026
CrashSight:面向交通事故场景理解与推理的相位感知、基础设施导向视频基准
机构 * University of Wisconsin–Madison(威斯康星大学麦迪逊分校) ; University of Wyoming(怀俄明大学) ; Columbia University(哥伦比亚大学)
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI
AI总结 CrashSight通过真实道路摄像头数据构建大规模视频基准,评估视觉语言模型在交通事故场景中的理解与推理能力,揭示现有模型在时间与因果推理方面的不足。
Drive My Way: 为个性化驾驶的视觉-语言-动作模型偏好对齐
机构 * University of California, Riverside(加州大学河滨分校) ; University of Michigan(密歇根大学)
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI
AI总结 本文提出Drive My Way框架,通过学习用户驾驶习惯和自然语言指令,实现个性化驾驶,提升对用户意图的适应能力。
Comments IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2026); Project website: https://dmw-cvpr.github.io/
机构 * Ingenuity Labs Research Institute, Queen's University, Canada(Ingenuity Labs研究机构、女王大学,加拿大) ; Department of Civil Engineering, Queen's University, Canada(土木工程系、女王大学,加拿大) ; Department of Electrical and Computer Engineering, Queen's University, Canada(电气与计算机工程系、女王大学,加拿大)
专题命中 仿真评测 :LiDAR(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、eess.IV
Comments 8 pages, 6 figures, 2 tables
Journal ref Proceedings of the 42nd International Symposium on Automation and Robotics in Construction (ISARC 2025), Montreal, Canada, pp. 1486-1493, 2025
机构 * Dept. of HCI(人机交互系) ; Cyrion Labs(Cyrion实验室)
专题命中 仿真评测 :LiDAR(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI
Comments 6 pages
机构 * Bradley Department of Electrical and Computer Engineering(电气与计算机工程系)
专题命中 仿真评测 :BEV(abstract);LiDAR(abstract)
Comments Accepted at IEEE GLOBECOM 2025
机构 * Texas A&M University(德克萨斯A&M大学)
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI
Comments 19 pages, 5 figures, Preprint under review. Code available at: https://github.com/taco-group/DRAMA-X
机构 * University of Leeds(利兹大学) ; Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学)
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI
机构 * Purdue University(普渡大学) ; Toyota InfoTech Labs(丰田信息技术实验室)
专题命中 仿真评测 :BEV(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI
机构 * UT Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校)
专题命中 仿真评测 :self-driving(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI
Comments ICCV 2025. Project page: https://orangesodahub.github.io/InfGen Code: https://github.com/OrangeSodahub/infgen
机构 * InfoTech Labs, Toyota Motor North America(丰田北美信息科技实验室)
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI
机构 * Texas A&M University(德克萨斯大学) ; KAIST(韩国科学技术院) ; University of Utah(犹他大学)
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI
Journal ref CVPRW 2025
专题命中 仿真评测 :self-driving(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI
Comments Project page: https://ai4ce.github.io/EUVS-Benchmark/
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract);LiDAR(abstract)
专题命中 仿真评测 :autonomous driving(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI