自动驾驶

Zero-Shot Cross-City Generalization in End-to-End Autonomous Driving: Self-Supervised versus Supervised Representations

端到端自动驾驶中的零样本跨城市泛化：自监督与监督表示

Fatemeh Naeinian, Ali Hamza, Haoran Zhu, Anna Choromanska

专题命中 感知 ：端到端自动驾驶跨城市泛化研究

AI总结 研究端到端自动驾驶模型在跨城市零样本迁移中的泛化能力，发现自监督预训练（如I-JEPA、DINOv2、MAE）相比监督预训练能显著减少位移和碰撞退化，提升闭环评估中的分布外PDMS。

Quantile Transfer for Reliable Operating Point Selection in Visual Place Recognition

视觉地点识别中可靠操作点选择的分位数迁移

Dhyey Manish Rajani, Michael Milford, Tobias Fischer

专题命中 感知 ：视觉地点识别操作点选择

AI总结 提出一种通过分位数归一化迁移阈值的方法，自动选择视觉地点识别系统的操作点，在100%精度下最大化召回率，无需手动调参。

Comments Accepted to the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026

A Distributionally Robust Reinforcement Learning Framework for Constrained Urban EV Dispatch

面向约束城市电动汽车调度的分布鲁棒强化学习框架

An Nguyen, Hoang Nguyen, Phuong Le, Hung Pham, Cuong Do, Laurent El Ghaoui

专题命中 规划控制 ：城市电动汽车调度，涉及充电和路径规划

AI总结 针对城市电动汽车调度中充电站和馈线容量约束及不确定需求，提出基于半马尔可夫决策过程与分布鲁棒软演员-评论家算法，通过图卷积编码器和滚动混合整数线性规划保证可行性，在纽约出租车数据仿真中实现最高净利润且零违规。