自动驾驶

Analyzing the Impact of Simulation Fidelity on the Evaluation of Autonomous Driving Motion Control

分析仿真保真度对自动驾驶运动控制评估的影响

Simon Sagmeister, Panagiotis Kounatidis, Sven Goblirsch, Markus Lienkamp

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； School of Engineering & Design（工程与设计学院） ； Department of Mobility Systems Engineering（移动系统工程系） ； Institute of Automotive Technology（汽车技术研究所） 纠错

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

AI总结 本文研究了仿真保真度对自动驾驶运动控制评估的影响，通过不同保真的车辆模型仿真，分析了控制算法在不同应用中的可简化程度。

Comments Accepted for publication at the IEEE IV 2024

CARLA2Real: a tool for reducing the sim2real appearance gap in CARLA simulator

CARLA2Real: 一种用于减少CARLA模拟器中仿真到现实外观差距的工具

Stefanos Pasios, Nikos Nikolaidis

机构 * School of Informatics, Aristotle University of Thessaloniki（信息学院，亚里士多德大学） 纠错

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

AI总结 CARLA2Real通过提升仿真数据的真实感，减少仿真到现实的外观差距，生成高质量合成数据用于自动驾驶研究。

Comments 22 pages

Journal ref IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (2025)

Einstein Fields: A Neural Perspective To Computational General Relativity

爱因斯坦场：从计算广义相对论的角度看神经网络

Sandeep Suresh Cranganore, Andrei Bodnar, Arturs Berzins, Johannes Brandstetter

机构 * LIT AI Lab, Institute for Machine Learning, JKU Linz, Austria（LIT AI实验室，机器学习研究所，JKU林茨，奥地利） ； University of Manchester, United Kingdom（曼彻斯特大学，英国） ； Emmi AI GmbH, Linz, Austria（Emmi AI GmbH，林茨，奥地利） 纠错

专题命中 仿真评测 ：occupancy(abstract)

AI总结 爱因斯坦场通过神经网络方法实现四维时空的高效建模，提升计算效率和精度，推动数值相对论的发展。

Comments Accepted at ICLR 2026: 64 pages, 23 figures, 14 Tables, Github: https://github.com/AndreiB137/EinFields, added (i) EinFields applied to Oscillating neutron star NR simulation using Fixed Mesh Refinement (FMR) for four refinement levels from EinsteinToolkit, (ii) Jit-based query speeds of EinFields and its derivative over 17 Million simulation grid points, (iii) Bianchi Identity values

Journal ref The Fourteenth International Conference on Learning Representations 2026