视觉与机器人

自动驾驶

自动驾驶感知、规划、BEV、占用预测、激光雷达和仿真评测。

2025-11-21 至 2025-11-21 共收录 6 篇信号源：cs.RO, cs.CV, eess.IV, cs.AI

1. 感知 1 篇

2511.15859 2025-11-21 cs.SE 78%

RE for AI in Practice: Managing Data Annotation Requirements for AI Autonomous Driving Systems

在实践中为AI管理数据标注需求：为AI自主驾驶系统管理数据标注要求

Hina Saeeda, Mazen Mohamad, Eric Knauss, Jennifer Horkoff, Ali Nouri

专题命中感知：autonomous driving(title,abstract)

AI总结本研究通过实证分析，探讨了自动驾驶系统中数据标注需求的定义、挑战及最佳实践，为提升AI系统可靠性提供指导。

2. 规划控制 2 篇

2508.07686 2025-11-21 cs.RO 85%

Risk Map As Middleware: Towards Interpretable Cooperative End-to-end Autonomous Driving for Risk-Aware Planning

风险地图作为中间件：迈向风险感知的可解释协作端到端自动驾驶

Mingyue Lei, Zewei Zhou, Hongchen Li, Jiaqi Ma, Jia Hu

机构 * Key Laboratory of Road and Traffic Engineering of the Ministry of Education, Tongji University（教育部道路与交通工程重点实验室，同济大学）； UCLA Mobility Lab, University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校UCLA移动实验室）

专题命中规划控制：autonomous driving(title,abstract)；trajectory planning(abstract)；end-to-end driving(abstract)；分类 cs.RO

AI总结本文提出RiskMM框架，通过风险地图中间件提升自动驾驶的可解释性和风险感知规划能力。

Comments IEEE RA-L

2511.15711 2025-11-21 cs.CE 50%

Integrated 4D/5D Digital-Twin Framework for Cost Estimation and Probabilistic Schedule Control: A Texas Mid-Rise Case Study

集成的4D/5D数字孪生框架用于成本估算和概率进度控制：得克萨斯中层建筑案例研究

Atena Khoshkonesh, Mohsen Mohammadagha, Navid Ebrahimi

专题命中规划控制：LiDAR(abstract)

AI总结本文提出集成4D/5D数字孪生框架，结合BIM、NLP、计算机视觉等技术，提升建筑项目成本与进度控制的准确性和响应性。

3. 激光雷达 2 篇

2511.16049 2025-11-21 cs.CV 88%

LiSTAR: Ray-Centric World Models for 4D LiDAR Sequences in Autonomous Driving

LiSTAR: 基于4D激光雷达序列的射线中心世界模型用于自动驾驶

Pei Liu, Songtao Wang, Lang Zhang, Xingyue Peng, Yuandong Lyu, Jiaxin Deng, Songxin Lu, Weiliang Ma, Xueyang Zhang, Yifei Zhan, XianPeng Lang, Jun Ma

专题命中激光雷达：autonomous driving(title,abstract)；LiDAR(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 LiSTAR通过射线中心变换器和混合柱形球形表示，实现高保真4D激光雷达数据生成，提升自动驾驶模拟的可控性和真实性。

2511.16048 2025-11-21 cs.RO cs.AI cs.HC 62%

Semantic Glitch: Agency and Artistry in an Autonomous Pixel Cloud

语义裂隙：自主像素云中的代理与艺术性

Qing Zhang, Jing Huang, Mingyang Xu, Jun Rekimoto

机构 * The University of Tokyo（东京大学）； Tokyo University of the Arts（东京艺术大学）； Keio University（庆应大学）； SONY CSL Kyoto（索尼 CSL 京都）

专题命中激光雷达：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结本文提出语义裂隙，通过多模态大语言模型实现自主导航，展示低 fidelity方法在创造不完美但富有艺术性的机器人同伴中的应用。

Comments NeurIPS 2025 Creative AI Track, The Thirty-Ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems

4. 仿真评测 1 篇

2507.00236 2025-11-21 cs.RO 57%

Sim2Real Diffusion: Leveraging Foundation Vision Language Models for Adaptive Automated Driving

Sim2Real Diffusion：利用基础视觉语言模型实现自适应自动驾驶

Chinmay Vilas Samak, Tanmay Vilas Samak, Bing Li, Venkat Krovi

机构 * Department of Automotive Engineering, Clemson University International Center for Automotive Research (CU-ICAR)（汽车工程系，克莱姆森大学国际汽车研究中心（CU-ICAR））

专题命中仿真评测：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO

AI总结本文提出Sim2Real Diffusion框架，利用基础视觉语言模型实现自动驾驶的跨领域适应，通过条件潜在扩散提升sim2real转换性能。

Comments Accepted in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 1, pp. 177-184, Jan. 2026