视觉与机器人
自动驾驶感知、规划、BEV、占用预测、激光雷达和仿真评测。
面向语义场景补全的3D物体感知特征学习
专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；BEV(abstract)；occupancy(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出Ocean框架，通过分解场景为独立物体实例，提升语义场景补全的精度和性能。
Comments Accepted to AAAI-2026
NeSLAM: 基于深度补全与去噪的神经隐式映射与自监督特征跟踪
机构 * Institute of Medical Robotics and Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学医疗机器人研究所和自动化系） ； Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education, Shang hai 200240, China（教育部系统控制与信息处理重点实验室，上海200240，中国） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电子与电气工程学院）
专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
AI总结 NeSLAM通过深度补全与去噪网络和SDF表示，实现高精度的3D重建、鲁棒的相机跟踪和视点合成。
Journal ref IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, vol. 22, pp. 12309-12321, 2025
不确定性门控区域级检索用于鲁棒语义分割
专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 本文提出一种不确定性门控区域级检索机制，提升语义分割在域移位下的鲁棒性和精度，实现分割准确率提升11.3%且检索成本降低87.5%。
大模型赋能的具身智能用于6G集成感知、通信与计算网络
机构 * School of Information and Electronics（信息与电子学院） ； School of Interdisciplinary Science（交叉科学学院） ； State Key Laboratory of CNS/ATM（CNS/ATM国家重点实验室） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Advanced Technology Research Institute（先进技术研究院） ； Yangtze Delta Region Academy（长江三角洲地区学院） ； School of School of Information Science and Engineering（信息科学与工程学院） ； Institute of Intelligent Communication Technologies（智能通信技术研究院） ； Shandong Key Laboratory of Intelligent Communication and Sensing-Computing Integration（智能通信与传感-计算集成山东省重点实验室） ； Zhejiang Provincial Key Laboratory of Information Processing, Communication and Networking（信息处理、通信与网络浙江省重点实验室） ； Department of Electronic Engineering（电子工程系） ； State Key Laboratory of Space Network and Communications（空间网络与通信国家重点实验室） ； National Mobile Communications Research Laboratory（移动通信研究中心） ； Purple Mountain Laboratories（紫金山实验室）
专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出利用大模型赋能基站实现感知、通信和计算一体化，为6G系统提供安全关键的智能解决方案。
FocalComm: 重视困难实例的多智能体感知
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 FocalComm通过聚焦困难实例特征交换，提升多智能体协作感知中对行人等安全关键物体的检测性能。
Comments WACV 2026
CauTraj：一种融合因果知识的车道变换轨迹规划框架
专题命中 规划控制 ：trajectory planning(title,abstract)；autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI
AI总结 CauTraj通过整合因果知识提升自动驾驶车辆车道变换轨迹规划的精度与稳定性。
LLaViDA: 一种用于显式推理和增强轨迹规划的大型语言视觉驾驶助手
机构 * Duke University（杜克大学） ； Georgia State University（佐治亚州立大学） ； University of Florida（佛罗里达大学）
专题命中 规划控制 ：trajectory planning(title,abstract)；autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI
AI总结 LLaViDA通过视觉-语言模型实现显式推理和轨迹规划，提升自动驾驶的轨迹规划性能。
所有数据都必要吗？通过轨迹熵最大化实现大规模自动驾驶数据集的高效数据修剪
专题命中 规划控制 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出通过轨迹熵最大化实现自动驾驶数据集的高效数据修剪，减少数据量的同时保持模型性能。
Comments 7 pages, 4 figures
基于模仿学习的三重深度Q学习用于无人机智能农业的轨迹规划
机构 * National Institute of Informatics（国立信息研究所） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Pontificia Universidad Católica de Chile（智利天主教大学） ； China Agricultural University（中国农业大学）
专题命中 规划控制 ：trajectory planning(title,abstract)
AI总结 本文提出基于模仿学习的三重深度Q学习算法，用于提升无人机在智能农业中的轨迹规划性能，实验显示其在杂草识别和数据收集方面均优于传统方法。
混合动力学建模与电缆-拖车系统四足机器人的轨迹规划
机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（人工智能与自动化学院，华中科技大学） ； Department of Data Science, City University of Hong Kong（数据科学系，城市大学） ； Embodied AI Center of Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室具身智能中心）
专题命中 规划控制 ：trajectory planning(title)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出了一种混合动力学模型和搜索算法，用于四足机器人与电缆-拖车系统的轨迹规划，通过几何多边形碰撞避免约束实现安全高效的运动控制。
Comments 8 pages, 8 figures, Accept by RA-L 2025
具备运动各向异性意识的四足机器人导航轨迹规划
机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology, China（华中科技大学人工智能与自动化学院）
专题命中 规划控制 ：trajectory planning(title)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出了一种考虑四足机器人运动各向异性的导航框架，通过轨迹生成与优化提升导航效率和安全性。
Comments 8 pages, 6 figures, submitted to 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)
EIA-SEC：改进的Actor-Critic框架用于智能农业多无人机协同控制
机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； National Institute of Informatics（国家信息研究所） ； The University of Cambridge（剑桥大学） ； China Agricultural University（中国农业大学）
专题命中 规划控制 ：trajectory planning(abstract)
AI总结 EIA-SEC框架通过精英模仿和共享批评机制，提升多无人机在智能农业中的协同控制性能。
优化控制中的优先约束
专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)
AI总结 本文提出了一种高效的求解器，用于处理优化控制中优先级不同的约束问题，并在自动驾驶中验证了其有效性。
WorldRFT: 通过强化微调的潜在世界模型进行自动驾驶的规划
专题命中 端到端驾驶 ：autonomous driving(title,abstract)；LiDAR(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
AI总结 WorldRFT通过强化学习微调提升自动驾驶规划性能，实现安全性和效率的双重优化。
Comments AAAI 2026, first version
TakeAD: 基于偏好的端到端自动驾驶后优化方法与专家接管数据
机构 * The State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统国家重点实验室，中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； School of Automation and Electrical Engineering, University of Science and Technology Beijing（北京科技大学自动化与电气工程学院） ； Chongqing Chang’an Technology Co., Ltd.（重庆长安科技有限公司）
专题命中 端到端驾驶 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI
AI总结 TakeAD通过基于偏好的后优化框架利用专家接管数据，提升端到端自动驾驶闭环性能。
Comments This work has been accepted by IEEE RA-L. Manuscript submitted: July, 8, 2025; Accepted: November, 24, 2025
UncAD: 向通过在线地图不确定性实现安全端到端自动驾驶迈进
机构 * Key Laboratory of Safety Intelligent Mining in Non-coal Open-pit Mines, National Mine safety Administration, Guangdong Guangzhou, 510000, China（安全智能采矿非煤矿山重点实验室，国家矿山安全监察局，广东广州，510000，中国） ； The State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统国家重点实验室，自动化研究所，中国科学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（人工智能学院，中国科学院大学，北京，中国） ； EACON, Fujian, China（福建中国EACON）
专题命中 端到端驾驶 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
AI总结 UncAD通过引入在线地图不确定性，提升自动驾驶安全性，减少碰撞和冲突率。
Journal ref 2025 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
CrashChat: 一种多模态大语言模型用于多任务交通事故视频分析
机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学）
专题命中 端到端驾驶 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 CrashChat是一种多模态大语言模型，用于多任务交通事故视频分析，通过任务解耦和分组策略提升事故识别、定位等任务的性能。
Libra：释放GPU异构性以实现高性能稀疏矩阵乘法
机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学）
专题命中 端到端驾驶 ：occupancy(abstract)
AI总结 Libra通过高效利用异构GPU资源，显著提升了稀疏矩阵乘法运算的性能，平均比现有基线方法快1.77至2.9倍。
GSRender: 通过弱监督的3D高斯点划法实现去重的占用预测
机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Houmo AI ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学）
专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 GSRender通过弱监督3D高斯点划法和射线补偿模块，有效减少占用预测中的重复问题，提升户外自动驾驶的感知性能。
AMap: 通过未来先验知识进行前瞻意识的在线高精度地图构建
机构 * State Key Lab of Intelligent Transportation System, China（中国智能交通系统国家重点实验室） ； Amap, Alibaba Group, China（阿里集团Amap） ； Newcastle University, England（新castle大学） ； Durham University, England（杜ham大学）
专题命中 BEV与占用 ：autonomous driving(abstract)；BEV(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 AMap通过未来先验知识提升在线高精度地图构建的前瞻能力，有效增强当前帧感知并在关键前方区域超越现有时序模型。
Comments 19 pages, 11 figures
BEVCooper：车联网中准确且通信高效的鸟瞰图感知
专题命中 BEV与占用 ：BEV(abstract)
AI总结 BEVCooper通过协作感知框架提升车联网中鸟瞰图感知的准确性和通信效率，减少延迟并优化特征融合。
Comments 10 pages, 11 figures, accepted by IEEE INFOCOM 2026
利用不守恒同位旋相互作用研究 $T_z= \pm 2$ 核的同位态
专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)
AI总结 本研究通过不守恒同位旋相互作用，探讨了 $T_z= \pm 2 $ 核的同位态特性及实验数据对比。
Comments Journal of Physics G: Nuclear and Particle Physics (accepted)
PRISM-Loc：一种轻量级长距离激光雷达定位方法，用于城市环境中的拓扑地图
机构 * Federal Research Center for Computer Science and Control of Russian Academy of Sciences（俄罗斯科学院计算机科学与控制联邦研究中心） ； Moscow Institute of Physics and Technology (MIPT)（莫斯科物理技术学院） ； Artificial Intelligence Research Institute (AIRI)（人工智能研究所） ； Innopolis University（Innopolis大学）
专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV
AI总结 PRISM-Loc提出了一种轻量级的激光雷达定位方法，结合紧凑拓扑表示与新型扫描匹配和车道线检测模块，实现了在城市环境中高精度的实时定位。
Comments This version was submitted to ICRA 2026 conference
面向聚焦自动驾驶系统测试的恶意行为预测
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(title)；self-driving(abstract)
AI总结 Foresee通过恶意行为预测技术提高自动驾驶系统测试效率，发现更多故障并提升故障检测能力。
Comments In proceedings of the 51th IEEE/ACM International Conference on Software Engineering (ICSE '26)
Geo3DVQA：基于航拍影像评估视觉-语言模型在三维地理空间推理中的表现
机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； RIKEN AIP（日本理化学研究所AIP）
专题命中 仿真评测 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 Geo3DVQA通过评估视觉-语言模型在三维地理空间推理中的表现，揭示了RGB影像在3D空间分析中的局限性，并展示了领域特定指令微调对模型性能的提升。
Comments Accepted at WACV 2026. 32 pages long including the appendix. Revision details are provided in the supplements
对SUMO与数据驱动交通模拟器的系统性基准测试
机构 * University of Michigan（密歇根大学）
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文系统性比较SUMO与数据驱动交通模拟器，展示SUMO在现实感和稳定性上的优势，适用于自动驾驶模拟。
Comments Source code is available at https://github.com/LuminousLamp/SUMO-Benchmark
用于量子模拟的单个锶原子在光学镊子阵列中
专题命中 仿真评测 ：occupancy(abstract)
AI总结 该研究实现了用于量子模拟的单个锶原子在光学镊子阵列中的高效捕获、冷却和高保真度检测，为可扩展的量子模拟和信息处理奠定了基础。
Comments Version of record as published in MDPI Atoms 14 (1), 1 (2026)
Journal ref Atoms 2026, 14(1), 1
考虑概率执行时间的DAG任务分区调度
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)
AI总结 本文提出了一种考虑概率执行时间的DAG任务分区调度方法，通过利用单处理器概率保证结果，提高了任务集的调度效率和分析性能。
Journal ref 2025 IEEE International Conference on High Performance Computing and Communications (HPCC), Exeter, United Kingdom, 2025, pp. 1-10
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