自动驾驶

Open Vocabulary Monocular 3D Object Detection

开放词汇单目3D物体检测

Jin Yao, Hao Gu, Xuweiyi Chen, Jiayun Wang, Zezhou Cheng

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； California Institute of Technology（加州理工学院） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种开放词汇单目3D检测方法，通过整合预训练的2D和3D视觉模型，解决3D标注稀缺和语义歧义问题，实现对新类别的零样本检测和已有类别的域内检测。

Comments 3DV 2026, Project page: https://cvlab.cs.virginia.edu/ovmono3d

DeeAD: Dynamic Early Exit of Vision-Language Action for Efficient Autonomous Driving

DeeAD: 视觉-语言动作的动态早期退出以实现高效的自动驾驶

Haibo HU, Lianming Huang, Nan Guan, Chun Jason Xue

机构 * City University of Hongkong（香港城市大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（马尔代夫 bin Zayed 人工智能大学） 纠错

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI

AI总结 DeeAD通过动态早期退出机制提升自动驾驶中视觉-语言动作模型的效率，实现28%的变换器层稀疏性和29%的延迟减少，同时保持规划质量和安全。

Safe and Economical UAV Trajectory Planning in Low-Altitude Airspace: A Hybrid DRL-LLM Approach with Compliance Awareness

低空经济环境下安全且经济的无人机轨迹规划：一种融合DRL与LLM的混合方法与合规意识

Yanwei Gong, Junchao Fan, Ruichen Zhang, Dusit Niyato, Yingying Yao, Xiaolin Chang

机构 * Beijing Key Laboratory of Security and Privacy in Intelligent Transportation, Beijing Jiaotong University, P.R. China（北京智能交通安全与隐私北京市重点实验室，北京交通大学，中国） ； School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University, Singapore（计算机科学与工程学院，南洋理工大学，新加坡） 纠错

专题命中 规划控制 ：trajectory planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种融合深度强化学习与大型语言模型的无人机轨迹规划方法，以实现安全、合规且经济的路径规划。

AI4X Roadmap: Artificial Intelligence for the advancement of scientific pursuit and its future directions

AI4X路线图：人工智能用于科学探索的进步及其未来方向

Stephen G. Dale, Nikita Kazeev, Alastair J. A. Price, Victor Posligua, Stephan Roche, O. Anatole von Lilienfeld, Konstantin S. Novoselov, Xavier Bresson, Gianmarco Mengaldo, Xudong Chen, Terence J. O'Kane, Emily R. Lines, Matthew J. Allen, Amandine E. Debus, Clayton Miller, Jiayu Zhou, Hiroko H. Dodge, David Rousseau, Andrey Ustyuzhanin, Ziyun Yan, Mario Lanza, Fabio Sciarrino, Ryo Yoshida, Zhidong Leong, Teck Leong Tan, Qianxiao Li, Adil Kabylda, Igor Poltavsky, Alexandre Tkatchenko, Sherif Abdulkader Tawfik, Prathami Divakar Kamath, Theo Jaffrelot Inizan, Kristin A. Persson, Bryant Y. Li, Vir Karan, Chenru Duan, Haojun Jia, Qiyuan Zhao, Hiroyuki Hayashi, Atsuto Seko, Isao Tanaka, Omar M. Yaghi, Tim Gould, Bun Chan, Stefan Vuckovic, Tianbo Li, Min Lin, Zehcen Tang, Yang Li, Yong Xu, Amrita Joshi, Xiaonan Wang, Leonard W. T. Ng, Sergei V. Kalinin, Mahshid Ahmadi, Jiyizhe Zhang, Shuyuan Zhang, Alexei Lapkin, Ming Xiao, Zhe Wu, Kedar Hippalgaonkar, Limsoon Wong, Lorenzo Bastonero, Nicola Marzari, Dorye Luis Esteras Cordoba, Andrei Tomut, Alba Quinones Andrade, Jose-Hugo Garcia

专题命中 规划控制 ：self-driving(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出AI4X路线图，探讨人工智能在科学探索中的应用，强调数据多样性、可转移模型和生成系统的重要性，旨在推动更透明和高效的AI科学发展。

Model-Based Policy Adaptation for Closed-Loop End-to-End Autonomous Driving

基于模型的策略适应用于闭环端到端自动驾驶

Haohong Lin, Yunzhi Zhang, Wenhao Ding, Jiajun Wu, Ding Zhao

机构 * CMU（卡内基梅隆大学） ； Stanford（斯坦福大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出基于模型的策略适应框架，通过生成反事实轨迹和训练Q值模型提升自动驾驶在闭环环境中的鲁棒性和安全性。

Comments Published at NeurIPS 2025: https://openreview.net/forum?id=4OLbpaTKJe

Learning from Risk: LLM-Guided Generation of Safety-Critical Scenarios with Prior Knowledge

从风险学习：利用先验知识的LLM引导的安全关键场景生成

Yuhang Wang, Heye Huang, Zhenhua Xu, Kailai Sun, Baoshen Guo, Jinhua Zhao

机构 * Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院） ； Department of Urban Studies and Planning, Massachusetts Institute of Technology, USA（麻省理工学院城市研究与规划系） ； School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University, China（清华大学车辆与移动系统学院） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出利用LLM和CVAE生成安全关键场景的方法，通过知识驱动优化提升自动驾驶系统在罕见高风险事件下的鲁棒性与可控性。

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