自动驾驶

Understanding Cross-Rig Generalization in Automotive Perception: a Multi-Rig Benchmark and Rig Variation Metrics

理解自动驾驶感知中的跨传感器配置泛化：多配置基准与配置变化度量

Tim Alexander Bader, Tim Dieter Eberhardt, Maximilian Dillitzer, Wilhelm Stork

机构 * Dept. of Highly Automated and Assisted Driving, Dr. Ing. h.c. F. Porsche AG（保时捷股份公司高度自动化与辅助驾驶部门） ； Institute for Information Processing Technologies, Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院信息处理技术研究所） ； Faculty of Mobility and Technology, Esslingen University of Applied Sciences（埃斯林根应用科学大学移动性与技术学院） 纠错

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

AI总结 针对自动驾驶感知中传感器配置变化导致的领域差距，构建了包含14种系统化相机配置的基准，提出两种基于标定的配置描述符（配置方差和配置对比距离），实验证明几何配置差异与性能变化强相关。

Comments Accepted at ECCV 2026; Project Page: https://badertim.github.io/plentiful-carla-camera-rigs

KRVF: A Source-Aware Semantic Voxel World Representation for Edge Mobile Manipulation

KRVF：面向边缘移动操作的源感知语义体素世界表示

Runfeng Ling

机构 * The University of Manchester（曼彻斯特大学） 纠错

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出KRVF，一种源感知语义体素表示，用于边缘移动操作，通过任务导向体素编码占用、语义、时间新鲜度和证据源，实现深度故障感知推理和映射-感知闭环。

Comments Technical report, 9 pages, 3 figures

Learning Robot Visual Navigation in Crowds via Intention-Aware Scene Representations

通过意图感知场景表示学习机器人在人群中的视觉导航

Han Bao, Bingyi Xia, Hanjing Ye, Yu Zhan, Hao Cheng, Baozhi Jia, Wenjun Xu, Jiankun Wang

机构 * Shenzhen Key Laboratory of Robotics Perception and Intelligence, Department of Electronic and Electrical Engineering, SUSTech（南方科技大学电子与电气工程系深圳市机器人感知与智能重点实验室） ； Jiaxing Research Institute, SUSTech（南方科技大学嘉兴研究院） ； Research Institute of MA&EI, Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室机器人与人工智能研究所） 纠错

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出iCrowdNav方法，利用时空编码器和Intent-Interact Former从视觉观测中提取场景占用特征和人体姿态意图，通过深度强化学习实现高效人群导航。

Beyond a Shadow of a Doubt: Close Proximity Geometry Reconstruction Using FMCW Radar Shadow Effects

不容置疑：利用FMCW雷达阴影效应进行近距离几何重建

Felix de Trogoff du Boisguezennec, Benjamin Ramtoula, Daniele De Martini

机构 * Oxford Robotics Institute, University of Oxford, UK（牛津大学机器人研究所，英国） ； ETH Zurich, Switzerland（瑞士苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对恶劣环境下感知退化问题，提出利用车辆底盘遮挡形成的雷达阴影恢复近处细长垂直物体的三维倾斜角度，通过解析闭式映射实现，仿真和实验验证了可行性。

Pocket-SLAM: Rendering-Area-Aware Pruning for Memory-Efficient 3DGS-SLAM

Pocket-SLAM：面向内存高效的3DGS-SLAM的渲染区域感知剪枝

Leshu Li, Jie Peng, Yang Zhao

机构 * University of Minnesota, Twin Cities（明尼苏达大学双城分校） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 提出一种渲染区域感知的剪枝策略，根据高斯点对有效渲染区域的贡献进行选择性移除，在EuRoC和KITTI数据集上实现超过60%的内存减少和2倍以上的FPS提升，同时保持定位与建图精度。

Comments 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation(ICRA)

Non-line-of-sight imaging with arbitrary relay surface geometries via 3D Gaussian Transient Rendering

基于3D高斯瞬态渲染的任意中继曲面几何非视距成像

Yi Wang, Ziyu Zhan, Yuran Wang, Hao Wang, Qiang Liu, Zuoqiang Shi, Lingyun Qiu, Xing Fu

机构 * Department of Precise Instrument, Tsinghua University（清华大学精密仪器系） ； Department of Electrical Engineering, City University of Hong Kong（香港城市大学电子工程系） ； Yau Mathematical Science Center, Tsinghua University（清华大学姚期智科学中心） 纠错

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

AI总结 针对非视距成像中中继曲面形状任意且采样稀疏的问题，提出一种无几何假设的LOS引导NLOS成像方法，利用3D高斯原语和可微分瞬态渲染实现端到端优化，在真实数据上达到最先进的重建保真度。

SCAN-Planner: Spatial Collision-Aware Local Planning for Route-Guided Long-Range Quadruped Navigation

SCAN-Planner：用于路线引导的远程四足导航的空间碰撞感知局部规划

Han Zheng, Zhe Chen, Yiwen Fu, Ming Yang, Tong Qin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出SCAN-Planner框架，通过偏航感知双圆柱足迹和投影A*搜索实现空间碰撞感知的局部规划，在密集杂乱、3D非结构化环境和远程导航中生成安全平滑轨迹。

EventDrive: Event Cameras for Vision-Language Driving Intelligence

EventDrive: 用于视觉-语言驾驶智能的事件相机

Dongyue Lu, Rong Li, Ao Liang, Lingdong Kong, Wei Yin, Lai Xing Ng, Benoit R. Cottereau, Camille Simon Chane, Wei Tsang Ooi

机构 * NUS（新加坡国立大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Horizon Robotics（地平线机器人） ； A*STAR, I2R（新加坡科技研究局，资讯通信研究院） ； IPAL, CNRS IRL 2955, Singapore（IPAL，法国国家科学研究中心国际联合实验室2955，新加坡） ； University Toulouse, CNRS, CerCo, Toulouse, France（图卢兹大学，法国国家科学研究中心，CerCo，法国图卢兹） ； ETIS UMR 8051, CY Cergy Paris University, ENSEA, CNRS, France（ETIS UMR 8051，CY塞尔吉-巴黎大学，ENSEA，法国国家科学研究中心，法国） 纠错

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

AI总结 提出EventDrive基准和模型套件，通过多时域事件金字塔和时域混合专家模块融合事件流与RGB帧，在感知、理解、预测和规划四维度提升驾驶推理性能。

Comments CVPR2026, 34 pages, 15 figures, 15 tables, project page: https://dylanorange.github.io/projects/eventdrive

LAGO Policy: Latency-Aware Asynchronous Diffusion Policies with Goal-Directed Collision-Free Planning for Smooth Manipulation

LAGO策略：面向平滑操作的延迟感知异步扩散策略与目标导向无碰撞规划

Guowei Shi, Xupeng Xie, Yiming Luo, Jian Guo, Jun Ma, Boyu Zhou

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； International Digital Economy Academy（国际数字经济学院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

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

AI总结 提出LAGO策略，通过延迟感知条件引导和时空轨迹优化，解决异步扩散策略的间断和碰撞问题，实现平滑安全的操作。

Comments 8 pages, 8 figures

FLAP: FOV-Constrained Active Perception Planning for Prior-Map-Free 3D Navigation

FLAP: 面向无先验地图3D导航的视场约束主动感知规划

Mengke Zhang, Sitong Li, Tiancheng Lai, Ruitian Pang, Mingxuan Zhang, Qingcheng Chen, Fei Gao, Chao Xu, Yanjun Cao

机构 * The State Key Laboratory of Industrial Control Technology, College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院工业控制技术国家重点实验室） ； Huzhou Institute, Zhejiang University（浙江大学湖州研究院） ； Huzhou Key Laboratory of Autonomous System（湖州市自动驾驶系统重点实验室） ； Shanghai Institute of Special Equipment Inspection and Technical Research Co., Ltd（上海市特种设备监督检验技术研究院有限公司） 纠错

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

AI总结 提出一种将主动感知直接融入轨迹优化的规划框架，通过传感器坐标系下的视场几何约束和速度触发机制，在保证安全的同时提升效率，并支持任意3D机动。

Comments 18 pages, 19 figures

BRDFusion: Physics Meets Generation for Urban Scene Inverse Rendering

BRDFusion：物理与生成结合的城市场景逆渲染

Yi-Ruei Liu, Jie-Ying Lee, Zheng-Hui Huang, Yu-Lun Liu, Chih-Hao Lin

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University ； University of Illinois Urbana-Champaign ； National Taiwan University 纠错

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

AI总结 提出BRDFusion框架，结合物理建模与生成先验，实现城市场景逆渲染，在保持物理一致性的同时修复伪影，支持新视角重光照、夜间模拟和动态物体编辑。

Comments Project page: https://shigon255.github.io/brdfusion-page/

G2IA: Geometry-Guided Instance-Aware Retrieval and Refinement for Cross-Modal Place Recognition

G2IA: 几何引导的实例感知跨模态地点识别检索与精炼

Xianyun Jiao, Jingyi Xu, Zhongmiao Yan, Xieyuanli Chen, Ling Pei

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出G2IA框架，通过几何引导的实例感知检索和跨模态局部形状与空间布局验证，解决图像到点云地点识别中的模态差异和感知混淆问题。

Task-Aware Environment Augmentation for Reliable Navigation via Shielded Conditional Diffusion

任务感知的环境增强：通过屏蔽条件扩散实现可靠导航

Bharawee Phoompho, Gokul Puthumanaillam, Yan Miao, Ruben Hernandez, Tim Bretl, Sayan Mitra, Melkior Ornik

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 针对部分可观测环境下的轨迹规划可靠性问题，提出任务感知的环境增强方法SCoDA，利用条件扩散模型学习最优视觉标记布局，通过屏蔽采样引导标记放置，提升轨迹执行可靠性和完成时间。

Y-BotFrame: An Extensible Embodied Agent Framework for Quadruped Robot Assistants

Y-BotFrame：一种用于四足机器人助手的可扩展具身智能体框架

Luyao Zhang, Ke Li, Yuan Ding, Xulong Zhao, Guo Yu, Chengwei Yan, Fuyu Dong, Jiawei Hu, Di Wang, Nan Luo, Gang Liu, Quan Wang

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出Y-BotFrame框架，集成多模态感知与大语言模型认知核心，将自然语言指令映射为可执行任务单元，实现无遥控器的人机协作，支持模块化扩展。

G-MAPP: GPU-accelerated Multi-Agent Planning and Perception for Reactive Motion Generation

G-MAPP: 基于GPU加速的多智能体规划与感知用于反应式运动生成

Tanmay Bishnoi, Riddhiman Laha, Tobias Löw, Jose Alex Chandy, Luis F. C. Figueredo, Sami Haddadin

机构 * Department of Electrical, Computer, and Biomedical Engineering, Toronto Metropolitan University（多伦多都会大学电气、计算机与生物医学工程系） ； Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI), Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学慕尼黑机器人与机器智能研究所） ； Institute for Experiential Robotics, Northeastern University（东北大学体验式机器人研究所） ； Idiap Research Institute（Idiap 研究所） ； EPFL（瑞士联邦理工学院洛桑） ； CHART Group at the School of Computer Science, University of Nottingham（诺丁汉大学计算机科学学院 CHART 小组） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 提出GPU加速的框架，通过并行状态探索和紧密耦合感知-动作循环，实现非结构化环境中的实时反应式运动生成，在7自由度机器人上达到5倍加速并成功避障。

Comments The implementation is available at: https://github.com/chart-research/g-mapp

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 6, pp. 7516-7523, June 2026

Performance Analysis of YOLOv11 and YOLOv8 for Mixed Traffic Object Detection under Adverse Weather Conditions in Developing Countries

YOLOv11与YOLOv8在发展中国家恶劣天气下混合交通目标检测的性能分析

Quoc Thuan Nguyen, Ha Anh Vu, Ngo Dang Thanh Ngan, Minh Phuc Hoang Ngoc

机构 * FPT University（FPT大学） 纠错

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

AI总结 针对发展中国家恶劣天气下的混合交通场景，评估YOLOv11n与YOLOv8n在融合数据集上的性能，YOLOv11n在精度提升3.2%的同时计算量减少22%，实现精度与效率的优化平衡。

A Modular Dual-Camera Pipeline for Micro-Inspection Using Aerial Robots

一种用于空中机器人微检测的模块化双相机流水线

S. H. Mirtajadini, N. Rublein, R. M. Ramakrishnan, G. ter Maat, M. Aldibaja, A. Y. Mersha

机构 * Netherlands Organization for Scientific Research (NWO)（荷兰科学研究组织） ； Saxion University of Applied Sciences（萨克逊应用科学大学） 纠错

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

AI总结 提出一种模块化双相机空中微检测流水线，通过变焦云台相机和广角立体导航相机协同工作，结合视觉反馈回路，实现对树木和温室粘虫板等非结构目标的鲁棒微检测。

Resource-aware Computation-Communication Overlap for multi-GPU ML Workloads

面向多GPU机器学习工作负载的资源感知计算-通信重叠

Minyu Cui, Miquel Pericas

机构 * Chalmers University of Technology and University of Gothenburg（查尔姆斯理工大学和哥德堡大学） 纠错

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对多GPU训练中通信瓶颈，提出通过共享内存占用整形和通信流优先级提升实现计算与通信重叠，在多种GPU上减少执行时间达25.5%。

Comments To appear at the AI on HPC Workshop at ISC 2026, held in conjunction with ISC 2026

MoE Expert Execution in Disaggregated LLM Serving with a High-Bandwidth ReRAM Near-Memory Architecture

采用高带宽ReRAM近内存架构的分散式大语言模型（LLM）服务中的MoE专家执行

Kunming Shao, Ming Zeng, Xin Yuan, Binbin Liao, Yangming Zhang, Wei Wang, Tim Kwang-Ting Cheng, Chi-Ying Tsui

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文针对分散式LLM服务中MoE专家执行的资源效率问题，提出ReRAM近内存架构，通过优化池化、放置与取数策略提升资源占用率，在实测中大幅降低延迟与能耗。

AutoGrable: What Is a Good Graph for a Table?

AutoGrable：什么是适合表格的图？

Tamara Cucumides, Floris Geerts

机构 * University of Antwerp（安特卫普大学） 纠错

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)

AI总结 AutoGrable是一种无需训练图模型的表格到图构造方法，通过标签对齐风险打分选择最优列子集，在受控和真实任务中性能优于对比方法，还可在图无用时弃权构建。

Comments 28 pages, 4 figures

TideRL: Boosting Agentic RL Goodput with Readiness-Aware Scheduling

TideRL：通过就绪感知调度提升智能体强化学习的有效吞吐量

Yanyu Ren, Xizheng Wang, Xiao Liu, Bowen Lv, Hanchen Zhang, Shudan Zhang, Hanyu Lai, Shuai Wang, Li Chen, Dan Li, Jie Tang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） 纠错

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)

AI总结 TideRL是一种就绪感知弹性RL系统，通过CTB、RA²P和ERS技术，在多轮智能体工作负载上大幅提升RL训练有效吞吐量，同时优化KV缓存命中率、训练时间和等待时间。

Boundary-Seeking Policy Gradient for Safe Reinforcement Learning

面向安全强化学习的边界搜寻策略梯度算法

Chenhua Fan, Jiahui Zhu, Yuhang Zhang, Honghao Wei

机构 * School of EECS, Washington State University（华盛顿州立大学电子工程与计算机科学学院） 纠错

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文提出BSPG算法，针对安全强化学习中标准梯度法易收敛到可行域内部的问题，结合切向与法向分量，在Safety-Gymnasium导航任务中实现更高奖励与更紧密的边界跟踪。

Comments CDC 2026

PSP: Low-Overhead Packet-Level Load Balancing for Stale-State and Bandwidth-Asymmetric Networks

PSP：面向 stale 状态与带宽非对称网络的低开销报文级负载均衡

Jiaqi Liu, Chunyang Zhang, Heng Pan, Yanbiao Li

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)

AI总结 针对数据中心网络微突发与高并发问题，提出概率状态比例（PSP）报文级负载均衡算法，其性能优于 JSQ、随机调度，与 Top-k 相当且硬件成本更低，实现性能、稳定性与开销的平衡。

Comments 12 pages, 10 figures, 5 tables. Accepted by IEEE LCN 2026

Finite Constant Frontiers and Auditable Regret Certificates for Average-Reward Reinforcement Learning

平均奖励强化学习的有限常数前沿与可审计后悔证书

Ibne Farabi Shihab, Abu Sa-Adat Mohamed Moon-Im Al Ahsan, Md Najmus Swaqeeb

机构 * Iowa State University（爱荷华州立大学） ； BRAC University（BRAC大学） 纠错

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文针对平均奖励强化学习，提出感知常数的比较协议，推导通信MDP的有限下界证书，改进已发表系数，给出跨度约束乐观学习者的可审计组合规则，完成相关形式化与诊断测试。

MEC-Patch: Visible-Infrared Cross-Modal Adversarial Attack Driven by Intrinsic Material Emissivity Laws

MEC-Patch：基于本征材料发射率定律的可见-红外跨模态对抗攻击

Zhixiang Huang, Xinbo Nie, Wenxuan Wang, Lu Yang, Xin Li, Xuelin Qian, Peng Wang

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)

AI总结 本文提出基于斯特藩-玻尔兹曼定律的MEC-Patch跨模态对抗攻击框架，结合NSGA-II与DAR策略，可欺骗多模态检测器并提升环境鲁棒性，为多模态感知系统安全评估提供新思路。

Comments Accepted by the 34th ACM International Conference on Multimedia (MM '26). Includes supplementary material

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。

Dynamics-matched Physical Reservoir Computing for Undersensed Traffic Prediction

动力学匹配物理储备池计算用于欠感知交通预测

Michael McCreesh, Rohit Gupta, Stephen L. Smith

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)

AI总结 本研究提出将交通网络作为储备池的IIDM-RC方法，用于欠感知交通预测，在预测准确性和训练时间上优于ESNs与LSTM网络。

Comments 16 pages, 4 figures. Has been submitted for journal publication

Integrated Eco-Driving and Powertrain Optimization for Hybrid Vehicles in Complex Urban Traffic

复杂城市交通中混合动力汽车的集成生态驾驶与动力总成优化

Milad Hasanzadeh, Amin Kargarian, Mehdi Farasat

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)

AI总结 针对城市混合动力汽车，提出集成有限时域生态驾驶规划框架，联合优化交通行为与动力总成运行，同时建模多方面驾驶行为及动力总成运行，模拟研究表明该方法能在维持合规驾驶计划时改善能源性能。

GLST: Defending Confidence-Driven V2X Collaborative Perception Against Stealthy Multi-Attacker Feature Injection

GLST：抵御针对置信驱动的V2X协同感知的隐秘多攻击者特征注入

Ji He, Ying Wang, Lijie Zheng, Xinghui Zhu, Yulong Shen, Xiaohong Jiang

专题命中 感知 ：driving perception(abstract)

AI总结 研究针对置信驱动的V2X协同感知的安全问题，提出伪装良性攻击利用空间置信机制降低检测性能。发现现有基于信任的防御弱点，进而提出GLST通过多视角评估协作者可靠性，实验表明其在多攻击者场景下鲁棒性强，对多种攻击有效。