自动驾驶

LSA: Localized Semantic Alignment for Enhancing Temporal Consistency in Traffic Video Generation

LSA：局部语义对齐用于增强交通视频生成中的时间一致性

Mirlan Karimov, Teodora Spasojevic, Markus Braun, Julian Wiederer, Vasileios Belagiannis, Marc Pollefeys

机构 * Mercedes-Benz AG（梅赛德斯-奔驰集团） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Friedrich-Alexander University Erlangen-Nuremberg（埃朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学） 纠错

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

AI总结 LSA通过局部语义对齐提升交通视频生成的时间一致性，无需外部控制信号。

Comments Accepted to IEEE IV 2026. 8 pages, 3 figures. Code available at https://github.com/mirlanium/LSA

PIRATR: Parametric Object Inference for Robotic Applications with Transformers in 3D Point Clouds

PIRATR：基于变换器的参数化物体推理用于机器人应用的3D点云

Michael Schwingshackl, Fabio F. Oberweger, Mario Niedermeyer, Huemer Johannes, Markus Murschitz

机构 * AIT Austrian Institute of Technology Center for Vision, Automation & Control（奥地利技术研究院视觉、自动化与控制中心） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 PIRATR通过端到端3D点云检测框架，结合变换器实现参数化物体的6自由度姿态和属性估计，适用于机器人应用。

Comments 8 Pages, 11 Figures, Accepted at 2026 IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA) Vienna

SMARLA: A Safety Monitoring Approach for Deep Reinforcement Learning Agents

SMARLA：一种用于深度强化学习智能体的安全监控方法

Amirhossein Zolfagharian, Manel Abdellatif, Lionel C. Briand, Ramesh S

机构 * School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS), University of Ottawa（电气工程与计算机科学系，渥太华大学） ； Software and Information Technology Engineering Department, École de Technologie Supérieure（软件与信息技术工程系，高等技术学院） ； Lero SFI Research Center and University of Limerick（Lero SFI研究中心和利默里克大学） ； Department of Research and Development, General Motors（研发部，通用汽车） 纠错

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

AI总结 SMARLA是一种用于深度强化学习智能体的安全监控方法，通过状态抽象和Q值预测安全违规，实现早期检测与低假阳性率的平衡。

Journal ref in IEEE Transactions on Software Engineering, vol. 51, no. 01, pp. 82-105, Jan. 2025

SAP-CoPE: Social-Aware Planning using Cooperative Pose Estimation with Infrastructure Sensor Nodes

SAP-CoPE：基于基础设施传感器节点的社交意识规划使用协作姿态估计

Minghao Ning, Yufeng Yang, Shucheng Huang, Jiaming Zhong, Keqi Shu, Chen Sun, Ehsan Hashemi, Amir Khajepour

机构 * Mechanical and Mechatronics Eng. Department, University of Waterloo（机械与机电工程系，滑铁库大学） ； Department of Data and Systems Engineering, University of Hong Kong（数据与系统工程系，香港大学） ； Mechanical Engineering Department, University of Alberta（机械工程系，阿尔伯塔大学） 纠错

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

AI总结 SAP-CoPE通过结合协作基础设施、3D人体姿态估计和基于MPC的社会意识运动规划，实现了在人类密集环境中自主系统的社会意识轨迹生成。

Comments This paper has been submitted to the IEEE Transactions on Automation Science and Engineering

A Hybrid Autoencoder for Robust Heightmap Generation from Fused Lidar and Depth Data for Humanoid Robot Locomotion

一种用于人形机器人运动的融合激光雷达和深度数据的鲁棒高度图生成的混合自编码器

Dennis Bank, Joost Cordes, Thomas Seel, Simon F. G. Ehlers

机构 * Institute of Mechatronic Systems, Leibniz University Hannover（机械系统研究所，莱比锡洪堡大学） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种混合自编码器，通过融合激光雷达和深度数据生成鲁棒的高度图，以提升人形机器人在非结构化环境中的运动性能。

Doppler-SLAM: Doppler-Aided Radar-Inertial and LiDAR-Inertial Simultaneous Localization and Mapping

Doppler-SLAM：基于多普勒效应的雷达-惯性与激光雷达-惯性同时定位与建图

Dong Wang, Hannes Haag, Daniel Casado Herraez, Stefan May, Cyrill Stachniss, Andreas Nüchter

机构 * Julius-Maximilians-Universität Würzburg（乌尔姆-马克斯-普朗克大学） ； Zentrum für Telematik e.V.（电信研究中心） ； Nuremberg Institute of Technology Georg Simon Ohm（纽伦堡技术学院 Georg Simon Ohm） ； CARIAD SE（CARIAD SE公司） ； University of Bonn（波恩大学） ； Center for Robotics（机器人中心） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence（Lamarr机器学习与人工智能研究所） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 Doppler-SLAM通过融合多普勒雷达、激光雷达和惯性传感器，提升在复杂环境下的定位与建图精度和鲁棒性。

Comments 8 pages, 7 figures

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2025

IDSOR: Intensity- and Distance-Aware Statistical Outlier Removal for Weather-Robust LiDAR Point Clouds

IDSOR：基于强度和距离的统计异常点去除用于抗天气的LiDAR点云

Chenyang Yan, Mats Bengtsson

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)

AI总结 IDSOR通过结合强度和距离信息，有效去除天气引起的LiDAR点云异常点，提升恶劣天气下的点云质量与感知性能。

Visual Implicit Geometry Transformer for Autonomous Driving

用于自动驾驶的视觉隐式几何变换器

Arsenii Shirokov, Mikhail Kuznetsov, Danila Stepochkin, Egor Evdokimov, Daniil Glazkov, Nikolay Patakin, Anton Konushin, Dmitry Senushkin

机构 * Lomonosov Moscow State University（罗蒙诺索夫莫斯科国立大学） 纠错

专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(title,abstract)；BEV(abstract)；LiDAR(abstract)；occupancy(abstract)

AI总结 ViGT是一种用于自动驾驶的几何模型，通过自监督训练估计连续3D占用场，实现跨不同传感器配置的泛化和可扩展性。

Unified Sensor Simulation for Autonomous Driving

面向自动驾驶的统一传感器仿真

Nikolay Patakin, Arsenii Shirokov, Anton Konushin, Dmitry Senushkin

机构 * Lomonosov Moscow State University（罗蒙诺索夫莫斯科国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出XSIM框架，通过改进的3DGUT点绘和相位建模机制，实现更精确的自动驾驶传感器仿真，提升场景表示的一致性和逼真度。

Reinforcement Learning Enhancement Using Vector Semantic Representation and Symbolic Reasoning for Human-Centered Autonomous Emergency Braking

利用向量语义表示和符号推理增强强化学习用于以人类为中心的自主紧急制动

Vinal Asodia, Iman Sharifi, Saber Fallah

机构 * School of Engineering, University of Surrey（伦敦大学 Surrey 工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出利用神经符号表示和软一阶逻辑奖励函数，提升自主紧急制动的安全性和鲁棒性，以实现更符合人类价值观的决策。

Comments 12 pages, 7 figures, 5 tables