自动驾驶

SSCATeR: Sparse Scatter-Based Convolution Algorithm with Temporal Data Recycling for Real-Time 3D Object Detection in LiDAR Point Clouds

SSCATeR: 基于稀疏散射的卷积算法与时间数据回收用于LiDAR点云中的实时3D物体检测

Alexander Dow, Manduhu Manduhu, Matheus Santos, Ben Bartlett, Gerard Dooly, James Riordan

机构 * Drone Systems Lab, School of Computing, Engineering and Physical Sciences, University of the West of Scotland（无人机系统实验室，计算、工程与物理科学学院，西方苏格兰大学） ； Centre for Robotics and Intelligent Systems, University of Limerick（机器人与智能系统中心，利默里克大学） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SSCATeR通过时间数据回收和稀疏散射卷积，实现LiDAR点云中实时3D物体检测的高效检测。

Comments 23 Pages, 27 Figures, This work has been accepted for publication by the IEEE Sensors Journal. Please see the first page of the article PDF for copyright information

Listen, Look, Drive: Coupling Audio Instructions for User-aware VLA-based Autonomous Driving

Listen, Look, Drive: 通过用户意识的VLA基于自主驾驶的音频指令耦合

Ziang Guo, Feng Yang, Xuefeng Zhang, Jiaqi Guo, Kun Zhao, Yixiao Zhou, Peng Lu, Sifa Zheng, Zufeng Zhang

机构 * SuZhou Automotive Research Institute of Tsinghua University（清华大学苏州汽车研究院） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong（香港大学电子与电气工程系） ； Hyundai Motor Advanced Tech. R&D Center ； School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与移动系统学院） 纠错

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

AI总结 EchoVLA通过结合音频指令与视觉信息，提升自动驾驶对用户意图和情绪的感知能力，显著降低误差和碰撞率。

Comments Accepted by IV

Text-driven Online Action Detection

基于文本的在线动作检测

Manuel Benavent-Lledo, David Mulero-Pérez, David Ortiz-Perez, Jose Garcia-Rodriguez

机构 * Department of Computer Technology, University of Alicante（阿拉维大学计算机技术系） ； ValgrAI - Valencian Graduate School and Research Network of Artificial Intelligence（瓦伦西亚人工智能研究生学校和研究网络） ； Institute of Informatics Research, University of Alicante（阿拉维大学信息研究所） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出TOAD模型，利用CLIP文本嵌入实现高效的零样本和少样本在线动作检测，其在THUMOS14数据集上的mAP达到82.46%

Comments Published in Integrated Computer-Aided Engineering

Journal ref Integrated Computer-Aided Engineering. 2025;32(4):415-423

LLM-Driven Scenario-Aware Planning for Autonomous Driving

基于大语言模型的场景感知规划用于自动驾驶

He Li, Zhaowei Chen, Rui Gao, Guoliang Li, Qi Hao, Shuai Wang, Chengzhong Xu

机构 * University of Macau（澳门大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究所） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LAP，一种基于大语言模型的自适应规划方法，通过场景理解与联合优化实现自动驾驶中的高速与精确驾驶平衡。

Don't double it: Efficient Agent Prediction in Occlusions

不要双倍：遮挡中的高效代理预测

Anna Rothenhäusler, Markus Mazzola, Andreas Look, Raghu Rajan, Joschka Bödecker

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出MatchInformer方法，通过整合Hungarian匹配和分离航向与运动，提升遮挡场景下的代理预测准确性和效率。

HPTune: Hierarchical Proactive Tuning for Collision-Free Model Predictive Control

HPTune：用于无碰撞模型预测控制的分层前瞻性调优

Wei Zuo, Chengyang Li, Yikun Wang, Bingyang Cheng, Zeyi Ren, Shuai Wang, Derrick Wing Kwan Ng, Yik-Chung Wu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究所） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

专题命中 规划控制 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 HPTune通过分层前瞻性调优方法，结合快速和慢速调优策略，提升模型预测控制在复杂环境中的避障效率和适应性。

Comments Accepted by IEEE ICASSP 2026

4D-CAAL: 4D Radar-Camera Calibration and Auto-Labeling for Autonomous Driving

4D-CAAL：面向自动驾驶的4D雷达-相机校准与自动标注

Shanliang Yao, Zhuoxiao Li, Runwei Guan, Kebin Cao, Meng Xia, Fuping Hu, Sen Xu, Yong Yue, Xiaohui Zhu, Weiping Ding, Ryan Wen Liu

机构 * School of Information Engineering, Yancheng Institute of Technology（信息工程学院，盐城职业技术学院） ； School of Navigation, Wuhan University of Technology（导航学院，武汉理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； School of Information Engineering, Yancheng Institute Technology（信息工程学院，盐城职业技术学院） ； School of Advanced Technology, Xi’an Jiaotong-Liverpool University（先进技术学院，西安交通大学利物浦大学） ； School of Information Science and Technology, Nantong University（信息科学与技术学院，南通大学） ； State Key Laboratory of Maritime Technology and Safety（船舶技术与安全国家重点实验室） 纠错

专题命中 多传感器融合 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 4D-CAAL提出了一种统一框架，通过双用途校准目标和自动标注流程，实现4D雷达与相机的高精度校准，减少人工标注工作量，加速自动驾驶多模态感知系统开发。

DrivIng: A Large-Scale Multimodal Driving Dataset with Full Digital Twin Integration

DrivIng: 一个具有完整数字孪生集成的大规模多模态驾驶数据集

Dominik Rößle, Xujun Xie, Adithya Mohan, Venkatesh Thirugnana Sambandham, Daniel Cremers, Torsten Schön

机构 * Department of Computer Science and AImotion Bavaria, Technische Hochschule Ingolstadt（计算机科学系和AImotion巴伐利亚，因斯布鲁克大学） ； School of Computation, Information and Technology, Technical University of Munich（计算、信息与技术学院，慕尼黑技术大学） 纠错

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

AI总结 DrivIng是一个具有完整数字孪生集成的大规模多模态驾驶数据集，提供高精度定位和多传感器数据，用于自动驾驶感知算法的评估和仿真到现实测试。

Comments Copyright 2026 IEEE. This is the accepted manuscript (postprint), not the final published version. For code and dataset, see https://github.com/cvims/DrivIng

Keeping it Local, Tiny and Real: Automated Report Generation on Edge Computing Devices for Mechatronic-Based Cognitive Systems

保持本地化、小巧和现实：面向机电认知系统的边缘计算设备自动化报告生成

Nicolas Schuler, Lea Dewald, Jürgen Graf

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

AI总结 本文提出了一种基于边缘计算设备的自动化报告生成方法，利用本地模型实现多模态传感器数据处理，以提升机电认知系统在不同环境中的评估效率与隐私保护。

Comments 6 pages, 4 figures, 1 table; accepted for MECATRONICS-REM 2025 International Conference, PARIS, FRANCE December 3-5 2025

MuSLR: Multimodal Symbolic Logical Reasoning

MuSLR：多模态符号逻辑推理

Jundong Xu, Hao Fei, Yuhui Zhang, Liangming Pan, Qijun Huang, Qian Liu, Preslav Nakov, Min-Yen Kan, William Yang Wang, Mong-Li Lee, Wynne Hsu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Peking University（北京大学） ； UniMelb（墨尔本大学） ； University of Auckland（奥克兰大学） ； MBZUAI（穆斯林人工智能研究所） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） 纠错

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

AI总结 MuSLR提出了一种多模态符号逻辑推理基准，通过形式逻辑规则提升VLMs的推理能力，显著提升链式推理性能及复杂逻辑处理效果。

Comments Accepted by NeurIPS 2025