自动驾驶

Beyond Bayer: Task-Optimal Sensor Co-Design for Robust Autonomous-Driving Segmentation

超越拜耳：面向鲁棒自动驾驶分割的任务最优传感器协同设计

Reeshad Khan, John Gauch

机构 * University Of Arkansas（阿肯色大学） 纠错

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

AI总结 提出可微RAW到任务流水线，学习光谱滤色器阵列权重提升分割mIoU，发现光学点扩散函数协同设计为负收益，噪声优化效果微弱，增大CFA块反而有害。

A DVDrive Approach for doScenes Instructed Driving Challenge

一种面向 doScenes 指令驾驶挑战的 DVDrive 方法

Zijian Fu, Xiangyang Chu, Mengshi Qi, Huadong Ma, Guanghao Zhang, Wei Li

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Xiaomi EV（小米汽车） 纠错

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

AI总结 提出基于 OmniDrive 的指令条件轨迹预测方法，引入 DVPE 分视角感知模块减少跨视角干扰，提升多视角视觉定位与语言指令对齐能力。

Qwen-RobotNav Technical Report: A Scalable Navigation Model Designed for an Agentic Navigation System

Qwen-RobotNav 技术报告：为智能体导航系统设计的可扩展导航模型

Jiazhao Zhang, Gengze Zhou, Hale Yin, Yiyang Huang, Zixing Lei, Qihang Peng, Haoqi Yuan, Jie Zhang, Xudong Guo, Xiaoyue Chen, An Yang, Fei Huang, Zhibo Yang, Junyang Lin, Dayiheng Liu, Jingren Zhou, Zhuoyuan Yu, Jingyang Fan, Zhixuan Liang, Pei Lin, Ye Wang, Haoyang Li, Anzhe Chen, Kun Yan, Xiao Xu, Jiahao Li, Lulu Hu, Minying Zhang, Shurui Li, Wenhu Xiao, Shuai Bai, Xuancheng Ren, Chenxu Lv, Chenfei Wu, Xiong-Hui Chen

机构 * Qwen Team（通义实验室） 纠错

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

AI总结 提出 Qwen-RobotNav 可扩展导航模型，通过参数化接口支持多种任务模式和可调观测参数，在15.6M样本上训练，联合视觉语言数据防止行为坍缩，在多个导航基准上取得新最优结果，并展示零样本泛化能力。

ActiveSAM: Image-Conditional Class Pruning for Fast and Accurate Open-Vocabulary Segmentation

ActiveSAM: 图像条件类别剪枝实现快速准确的开放词汇分割

Tran Dinh Tien, Zhiqiang Shen

机构 * VILA Lab, Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（VILA实验室，穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 提出ActiveSAM，一种无需训练、零样本的推理框架，通过图像条件类别剪枝和低分辨率预览，将SAM 3转化为主动词汇分割器，在8个基准上平均提升1.4 mIoU，速度提升最高5.5倍。

Comments Preprint. Code is available at https://github.com/VILA-Lab/ActiveSAM

ROSA-RL: Uncertainty-Aware Roundabout Optimized Speed Advisory with Reinforcement Learning

ROSA-RL：基于强化学习的不确定性感知环岛优化速度建议

Anna-Lena Schlamp, Jeremias Gerner, Klaus Bogenberger, Werner Huber, Stefanie Schmidtner

机构 * Universität der Bundeswehr München（慕尼黑联邦国防军大学） ； Hochschule für angewandte Wissenschaften Landshut（兰茨胡特应用科学大学） 纠错

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

AI总结 针对混合交通中环岛场景的不确定性，提出ROSA-RL框架，结合Transformer预测冲突区域占用概率与强化学习，实现安全高效的环岛入口速度协调。

Comments 8 pages, 2 figures, 2 tables. Copyright 2026 IEEE. This is the accepted manuscript for 2026 IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), not the final published version

Proprioceptive-visual correspondence enables self-other distinction in humanoid robots

本体感觉-视觉对应使能人形机器人的自我-他人区分

Yurun Chen, Tianyuan Gao, Yizhong Ge, Shikun Ban, Yizhou Wang, Hongkai Xiong, Wenjun Zeng, Wentao Zhu

机构 * Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Ningbo Institute of Digital Twin（宁波数字孪生研究院） 纠错

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

AI总结 提出通过本体感觉与视觉的对应学习自我-他人区分，无需身份标签或运动学模型，并建立预测性自我模型，支持目标到达、碰撞感知运动规划和运动重定向。

Comments 23 pages, 9 figures, 1 supplementary table

From Imitation to Alignment: Human-Preference Flow Policies for Long-Horizon Sidewalk Navigation

从模仿到对齐：面向长距离人行道导航的人类偏好流策略

Honglin He, Zhizheng Liu, Yukai Ma, Bolei Zhou

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 提出FlowPilot，一种仅使用单目RGB相机的无地图导航策略，通过锚定流匹配进行预训练，并引入人类偏好学习实现对齐，在长距离人行道导航中提升鲁棒性和社会合规性。

Cross-Modal Benchmarking for Robotic Perception in Natural Environments

自然环境中机器人感知的跨模态基准测试

David Hall, Joshua Knights, Mark Cox, Peyman Moghadam

机构 * CSIRO Robotics, CSIRO, Australia（CSIRO机器人研究所，CSIRO，澳大利亚） ； University of Sydney (USyd), Australia（悉尼大学（USyd），澳大利亚） ； Queensland University of Technology (QUT), Australia（昆士兰理工大学（QUT），澳大利亚） 纠错

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

AI总结 针对自然环境中机器人感知的挑战，提出WildCross跨模态基准，用于大规模自然场景下的地点识别和度量深度估计，并扩展了度量深度估计实验。

Comments Accepted to the IEEE ICRA Workshop on Open Challenges for Rigorous Robot Perception 2026

Monte Carlo Pass Search: Using Trajectory Generation for 3D Counterfactual Pass Evaluation in Football

蒙特卡洛传球搜索：利用轨迹生成进行足球3D反事实传球评估

Andrew Kang, Priya Narasimhan

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 提出蒙特卡洛传球搜索（MCPS），结合价值模型、世界模型和反事实策略，基于3D轨迹数据评估足球传球，通过两种执行盈余分数实现分布感知的传球分析。

Comments CVPR 2026, CVSports Workshop

SCOUT: Semantic scene COverage via Uncertainty-guided Traversal

SCOUT: 基于不确定性引导遍历的语义场景覆盖

Junyu Mao, Sara Ayoubi, Vishnu D. Sharma, Ilija Hadžić, Matthew Andrews

机构 * Nokia Bell Labs, France（诺基亚贝尔实验室，法国） ； Nokia Bell Labs, Murray Hill, NJ, USA（诺基亚贝尔实验室，美国，新泽西州 Murray Hill） ； Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； Locus Robotics（Locus机器人技术公司） 纠错

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

AI总结 提出SCOUT框架，通过不确定性引导的遍历规划与概率场景图构建的闭环，使机器人主动探索并逐步理解环境，实现语义场景完整性作为操作目标。

Comments 2026 ICRA Workshop on Uncertainty in Open World Robotics

ResemBrick: Brick Reconstruction from Photographs with Perceptual Fidelity and Buildability

ResemBrick：从照片重建兼具感知保真度与可建造性的积木模型

Xilun Chen, Hanwen Wan, Yusong Zhao, Zexin Lin, Ruixiang Liao, Xiaoqiang Ji

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ResemBrick将离散化与组装耦合，通过预算占用补全和可建造性构建，生成兼具感知保真度与可建造性的积木模型，性能优于现有系统。

GeoRoute: Geometry-Aware Hybrid Inference for Traffic Future-Frame Prediction

GeoRoute：面向交通未来帧预测的几何感知混合推理方法

Khang Minh Le, Hieu Dinh Trung Pham, Luu Thanh Danh, Nam-Tien Le, Hieu Anh Ngo, Phuong Huu Vu Tran, Son Nguyen Minh Le, Nguyen Trong Nghia, Tu Tran Thi Cam, Huy Minh Nhat Nguyen, Cuong Tuan Nguyen

机构 * Vietnamese-German University（越南-德国大学） ； University of Science, Ho Chi Minh City（胡志明市科学大学） ； Ho Chi Minh City University of Technology（胡志明市技术大学） ； University of Information Technology, Ho Chi Minh City（胡志明市信息技术大学） 纠错

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

AI总结 GeoRoute是一种无需训练的几何感知混合推理框架，通过多帧深度分层渲染器和视角条件选择预测器，在AI City Challenge Track 5基准上实现了具有竞争力的交通未来帧预测性能，提升了静态几何稳定性。

Comments accepted to the ECCV 2026 AI City Challenge Workshop

Can Webcam Gaze Constrain Mesa-Objectives in Driving Models? An Instrument Precision Analysis

网络摄像头眼动能否约束驾驶模型中的 mesa 目标？一项仪器精度分析

Lennox Anderson, Ahmed Boutar, Jonah Mulcrone, Tal Erez

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

AI总结 该研究探究能否用 WebGazer 眼动数据约束自动驾驶模型的 mesa 目标，经多组实验发现无统计显著效果，原因是 WebGazer 误差过大无法实现物体级注视归因。

Comments 6 pages, 3 figures, 4 tables

RayLift: Lifting Complementary Ray-Wise Evidence with 3D Geometry Priors for Semantic Scene Completion

RayLift：利用3D几何先验提升互补射线级证据以实现语义场景补全

Meng Wang, Hongxia Yu, Wenzhe He, Xingdong Song, Huilong Pi, Jiapeng Zhang, Ruihui Li

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

AI总结 针对现有语义场景补全方法的深度误差传播问题，提出RayLift框架，通过互补上下文编码器、深度射线证据提升模块和语义感知体素集成器，在两个基准数据集上实现优于现有方法的性能。

Data collection from highways: a geometric, class-agnostic approach to embedded vehicle counting

高速公路数据采集：一种用于嵌入式车辆计数的几何、类别无关方法

Lucas Gouveia Omena Lopes, William W. M. Lira, Alexandre M. Lima, Thales M. A. Vieira

机构 * Universidade Federal de Alagoas（阿拉戈斯联邦大学） 纠错

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种面向嵌入式设备的类别无关几何车辆计数方法，无需物体模型与训练集，在树莓派硬件上快于实时运行，实地部署准确率达91%，适用于无标注数据等场景。

Fast and Accurate: An Adaptive VLA Inference Framework through Environment-aware Model Selection

快速且精准：一种通过环境感知模型选择的自适应VLA推理框架

Yuewei Sun, Lang Qin, Zechuan Tian, Jingwen Li, Guiqin Wang, Shengzeng Huo, Wenxin Ren, Tao Fang, Xiaochen Zhang, Guanqing Deng, Xiang Wang, Xiaowen Dong, Qinghai Guo, Yuxin Ma

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

AI总结 本文提出环境感知模型选择（EMS）自适应VLA推理框架，通过解耦双系统与强化学习切换策略，在LIBERO基准及真实双臂任务中平衡了VLA的推理速度与任务成功率。

From Sports to Safety: Benchmarking Proactive Risk Inference in MLLMs

从运动到安全：多模态大语言模型（MLLM）主动风险推理基准测试

Jiawei Qiu, Yichen Xu, Jianzhe Ma, Mingyang Yu, Wenbin Zhu, Yang Han, Pinzheng Lv, Wenxuan Wang

机构 * School of Information, Renmin University of China（中国人民大学信息学院） 纠错

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

AI总结 该研究构建了运动主动风险推理基准SPRINT，评估发现当前MLLM危险感知率高但原因识别率低，仅具备表层主动安全能力，缺乏稳定的基于原因的早期预警。

Comments Preprints

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

AgenticECO: An Agentic Framework for ECO on 3D Integrated Circuits

AgenticECO：面向三维集成电路工程变更指令（ECO）的智能体框架

Shuo Ren, Yaohui Han, Libo Shen, Zhiqiang Jia, Rongliang Fu, Bei Yu, Tsung-Yi Ho

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对3D-IC布线后ECO手动操作的缺陷，提出AgenticECO智能体框架搭配EcoRoute最小干扰布线层，在9个缺陷案例中表现优于基准方法，且所有结果通过各类设计检查，相关材料已开源。

Comments 20 pages, 12 figures

SAT-Edge-Agent: Hardware-in-the-Loop Edge-Agent Orchestration for Onboard Satellite Intelligence

SAT-Edge-Agent：用于星载智能的硬件在环边缘智能体编排系统

Longji He, Jeto Xu

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出SAT-Edge-Agent硬件在环边缘智能体系统，部署于ARM异构边缘片上系统，通过实验验证其星载边缘编排可行性，为相关研究提供可复现的HIL边界。

Comments 17 pages, 4 figures, and 10 tables. Code and sanitized research artifacts are available at SAT-Edge-Agent" target="_blank" rel="noopener">https://github.com/keithhegit/SAT-Edge-Agent

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。

Towards Real-Time PixOOD: Efficient Anomaly Segmentation for Autonomous Vehicles

面向实时PixOOD：自动驾驶的高效异常分割

Luca de Martino, Federico Aromolo, Federico Nesti, Giorgio Buttazzo

机构 * Scuola Superiore Sant’Anna（圣安娜高等学校） 纠错

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

AI总结 该研究针对自动驾驶和铁路领域，提出优化PixOOD的高效异常分割流水线，经TensorRT编译后在桌面GPU和嵌入式平台实现高帧率，解决了实时部署的计算成本问题。

Comments 12 pages, 2 figures, 3 tables. Accepted at the Efficient Deep Learning: Methods and Applications workshop, 35th International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN 2026)

When Robots Exchange Meaning: A Demo of Goal-Oriented Semantic Communications for Collaborative Robotics

当机器人交换意义：面向协作机器人的目标导向语义通信演示

Peizheng Li, Xinyi Lin, Sajida Gufran, Adnan Aijaz

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种机器人-边缘端语义通信测试平台，通过VQ-VAE等技术实现视觉压缩与语义建图，为协作机器人及相关6G网络研究提供了实用演示平台。

Comments 3 pages, 3 figures. This paper has been accepted for presentation as a demo paper at IEEE CSCN 2026

Denial of Deadline: Network-Driven Accuracy Collapse in Distributed Inference Pipelines

拒绝期限：分布式推理管道中网络驱动的精度崩溃

Jhonatan Tavori, Gur-Eyal Sela, Ion Stoica, Gil Zussman

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

AI总结 研究分布式推理管道中网络驱动的精度崩溃问题，通过模拟自动驾驶中的两层边缘云多目标跟踪管道，发现shaped workload攻击可致精度崩溃，如使良性p99延迟增加，降低跟踪质量，促使相关攻击与防御研究。

Reasoning to Regulate: Chain-of-Thought for Traffic Rule Understanding

推理以规范：用于交通规则理解的思维链

Yueru Luo, Xu Yan, Changqing Zhou, Yiming Yang, Chao Zhan, Shuqi Mei, Chao Zheng, Zhen Li

机构 * CUHK-SZ, Shenzhen-FNii（香港中文大学（深圳），深圳高等金融研究院） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Tencent T Lab（腾讯T实验室） 纠错

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

AI总结 针对交通规则理解这一自动驾驶关键挑战，提出为视觉语言模型配备思维链能力的框架，设计整理管道，采用两阶段训练方案，显著提升了可解释性和准确性，建立首个基于推理的自动驾驶框架。

Comments Technical Report

RoadVGGT: Road-Structure-Aware Feed-Forward Road Surface Reconstruction

RoadVGGT：基于道路结构感知的前馈式路面重建

Han Jiao, Chen Liu, Jiakai Sun, Zhanjie Zhang, Mengyuan Yang, Yimeng Li, Mofan Zhou, Kun Zhan, Lei Zhao

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

AI总结 针对现有道路重建方法需逐场景训练及场景依赖覆盖设计的局限，提出RoadVGGT框架，利用几何基础模型结合多视图图像等，经高斯头预测、坐标对齐及融合等重建紧凑高斯路面，提升多方面性能，证明几何基础模型在路面重建中的潜力。

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。