自动驾驶

EPSM: A Novel Metric to Evaluate the Safety of Environmental Perception in Autonomous Driving

EPSM：一种用于评估自动驾驶中环境感知安全性的新指标

Jörg Gamerdinger, Sven Teufel, Stephan Amann, Lukas Marc Listl, Oliver Bringmann

机构 * University of Tübingen, Faculty of Science, Department of Computer Science, Embedded Systems Group（图宾根大学，科学学院，计算机科学系，嵌入式系统组） 纠错

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

AI总结 EPSM提出了一种新的安全指标，用于评估自动驾驶中环境感知系统的安全性能，通过整合物体和车道检测任务的相互依赖性，识别传统指标无法捕捉的安全关键错误。

Comments Submitted at IEEE IV 2026

DriveMLM: Aligning Multi-Modal Large Language Models with Behavioral Planning States for Autonomous Driving

DriveMLM: 通过行为规划状态对齐多模态大语言模型以实现自动驾驶

Erfei Cui, Wenhai Wang, Zhiqi Li, Jiangwei Xie, Haoming Zou, Hanming Deng, Gen Luo, Lewei Lu, Xizhou Zhu, Jifeng Dai

机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） ； Beijing National Research Center for Information Science and Technology（北京信息科学与技术国家研究中心） 纠错

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

AI总结 DriveMLM通过多模态大语言模型对齐行为规划状态，提升自动驾驶系统的决策能力与闭环性能。

Comments Accepted to Visual Intelligence

Journal ref Visual Intelligence, Volume 3, article number 22, (2025)

Restless Multi-Process Multi-Armed Bandits with Applications to Self-Driving Microscopies

restless 多进程多臂老虎机及其在自动驾驶显微镜中的应用

Jaume Anguera Peris, Songtao Cheng, Hanzhao Zhang, Wei Ouyang, Joakim Jaldén

机构 * Department of Information Science and Engineering（信息科学与工程系） ； Department of Applied Physics（应用物理系） ； Department of Biophysics（生物物理系） ； KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种新的决策理论框架RMPMAB，用于解决显微镜成像中的动态优化问题，通过马尔可夫链建模提升效率，减少遗憾并捕捉更多生物相关事件。

Gaussian Process Dual MPC using Active Inference: An Autonomous Vehicle Usecase

基于主动推断的高斯过程双MPC：自动驾驶车辆应用案例

Mohammad Mahmoudi Filabadi, Guillaume Crevecoeur, Tom Lefebvre

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)

AI总结 本文提出基于主动推断的高斯过程双MPC方法，用于提升自动驾驶车辆的控制性能。

The spatial organization of wind turbine wakes

风力涡轮机尾流的空间组织

Janka Lengyel, Stéphane G. Roux, Patrice Abry, Norman Wildmann, Julia Menken, Olivier Bonin, Jan Friedrich

专题命中 规划控制 ：LiDAR(abstract)

AI总结 本文通过局部多标度分析研究风力涡轮机尾流的空间组织，揭示了四个尾流区域的特征，发现间歇性气泡与环境大气的相互作用，为风场设计和控制提供新的诊断方法。

Comments 11 pages, 5 figures, Supplementary Material

KD360-VoxelBEV: LiDAR and 360-degree Camera Cross Modality Knowledge Distillation for Bird's-Eye-View Segmentation

KD360-VoxelBEV: 多模态知识蒸馏用于鸟瞰图分割的激光雷达与360度摄像头交叉模态方法

Wenke E, Yixin Sun, Jiaxu Liu, Hubert P. H. Shum, Amir Atapour-Abarghouei, Toby P. Breckon

机构 * Durham University（杜伦大学） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：LiDAR(title,abstract)；autonomous driving(abstract)；BEV(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 KD360-VoxelBEV通过跨模态知识蒸馏，利用激光雷达和360度摄像头数据提升鸟瞰图分割性能，实现高效且低成本的自动驾驶应用。

OccSTeP: Benchmarking 4D Occupancy Spatio-Temporal Persistence

OccSTeP：4D占用率时空持续性基准测试

Yu Zheng, Jie Hu, Kailun Yang, Jiaming Zhang

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 OccSTeP提出了一种4D占用率时空持续性基准，通过OccSTeP-WM模型实现对自动驾驶中未来行为的反应和前瞻性预测，实验结果显示其在语义和占用率指标上均有显著提升。

Comments 16 pages, 5 figures

Dynamic optical coherence tomography algorithm for label-free assessment of swiftness and occupancy of intratissue moving scatterers

动态光学相干层析成像算法用于无标记评估组织内移动散射体的速度和占据率

Rion Morishita, Pradipta Mukherjee, Ibrahim Abd El-Sadek, Tanatchaya Seesan, Tomoko Mori, Atsuko Furukawa, Shinichi Fukuda, Donny Lukmanto, Satoshi Matsusaka, Shuichi Makita, Yoshiaki Yasuno

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title)

AI总结 本文提出了一种新的动态光学相干层析成像算法，用于无标记评估组织内移动散射体的速度和占据率。

Journal ref Biomed. Opt. Express 17, 322-345 (2026)

Deep Reinforcement Learning for EH-Enabled Cognitive-IoT Under Jamming Attacks

深度强化学习用于对抗干扰的认知物联网能量收集

Nadia Abdolkhani, Nada Abdel Khalek, Walaa Hamouda

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文提出一种深度强化学习方法，用于在干扰攻击下优化认知物联网的能量收集和频谱共享效率。

Comments Published in IEEE Internet of Things Journal. This arXiv version is the authors' accepted manuscript

Journal ref IEEE Internet of Things Journal, vol. 11, no. 24, pp. 40800-40813, 2024

Positioning Error Compensation by Channel Knowledge Map in UAV Communication Missions

通过信道知识图在无人机通信任务中补偿定位误差

Chiya Zhang, Ting Wang, Chunlong He

专题命中 BEV与占用 ：trajectory planning(abstract)

AI总结 本文提出利用信道知识图补偿无人机通信中的定位误差，通过预测信号衰减优化飞行轨迹，提升通信性能与环境适应性。

IMKD: Intensity-Aware Multi-Level Knowledge Distillation for Camera-Radar Fusion

IMKD：基于多级知识蒸馏的强度感知相机-雷达融合

Shashank Mishra, Karan Patil, Didier Stricker, Jason Rambach

机构 * German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)（德国人工智能研究中心） 纠错

专题命中 多传感器融合 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 IMKD通过多级知识蒸馏提升雷达-相机融合性能，实现67.0% NDS和61.0% mAP的高精度检测

Comments Accepted at IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) 2026. 22 pages, 8 figures. Includes supplementary material

Multi-stage Bayesian optimisation for dynamic decision-making in self-driving labs

多阶段贝叶斯优化用于自动驾驶实验室中的动态决策

Luca Torresi, Pascal Friederich

机构 * Institute of Nanotechnology, Karlsruhe Institute of Technology（纳米技术研究所，卡尔斯鲁厄技术大学） ； Institute of Anthropomatics and Robotics, Karlsruhe Institute of Technology（人机动力学与机器人研究所，卡尔斯鲁厄技术大学） 纠错

专题命中 其他自动驾驶 ：self-driving(title,abstract)

AI总结 本文提出多阶段贝叶斯优化方法，通过引入代理测量提升自动驾驶实验室中动态决策的效率和优化效果。