自动驾驶

Vision and Language: Novel Representations and Artificial intelligence for Driving Scene Safety Assessment and Autonomous Vehicle Planning

视觉与语言：新颖的表示方法和人工智能用于驾驶场景安全评估与自动驾驶规划

Ross Greer, Maitrayee Keskar, Angel Martinez-Sanchez, Parthib Roy, Shashank Shriram, Mohan Trivedi

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)；trajectory planning(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI

AI总结 本文研究了视觉-语言表示在自动驾驶安全评估和规划中的应用，提出轻量级危险检测、轨迹规划框架整合及自然语言约束方法，强调表示-任务对齐的重要性。

IMPACT: Behavioral Intention-aware Multimodal Trajectory Prediction with Adaptive Context Trimming

IMPACT: 基于适应性上下文修剪的多模态轨迹预测：行为意图感知

Jiawei Sun, Xibin Yue, Jiahui Li, Tianle Shen, Chengran Yuan, Shuo Sun, Sheng Guo, Quanyun Zhou, Marcelo H Ang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Xiaomi EV（小米电动车） 纠错

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

AI总结 IMPACT提出了一种基于适应性上下文修剪的多模态轨迹预测框架，通过联合预测行为意图和轨迹，提升预测精度、可解释性和效率，并在Waymo数据集上取得优异成绩。

Comments accepted by IEEE Robotics and Automation Letters

Device for MHz-rate rastering of arbitrary 2D optical potentials

MHz速率任意2D光学势扫描装置

Edita Bytyqi, Josiah Sinclair, Joshua Ramette, Vladan Vuletić

专题命中 规划控制 ：LiDAR(abstract)

AI总结 提出一种可实现MHz速率任意2D光学势扫描的装置，提升量子比特连接性和电路效率，拓展至LiDAR和荧光显微镜等应用。

A Contrastive Learning Framework Empowered by Attention-based Feature Adaptation for Street-View Image Classification

一种由基于注意力的特征适应增强的对比学习框架用于街景图像分类

Qi You, Yitai Cheng, Zichao Zeng, James Haworth

机构 * SpaceTimeLab（时空实验室） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 CLIP-MHAdapter通过引入基于注意力的特征适应机制，提升街景图像属性分类的准确性和效率

PredMapNet: Future and Historical Reasoning for Consistent Online HD Vectorized Map Construction

PredMapNet: 未来与历史推理用于一致的在线高精度向量地图构建

Bo Lang, Nirav Savaliya, Zhihao Zheng, Jinglun Feng, Zheng-Hang Yeh, Mooi Choo Chuah

机构 * Lehigh University（莱维大学） ； Honda Research Institute USA（本田美国研究院） 纠错

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

AI总结 PredMapNet通过结合地图实例跟踪和短期预测，实现一致的在线高精度向量地图构建，提升时间连续性和地图构建的稳定性。

Comments WACV 2026

A Comprehensive Survey on Deep Learning-Based LiDAR Super-Resolution for Autonomous Driving

基于深度学习的激光雷达超分辨率综述：自动驾驶应用

June Moh Goo, Zichao Zeng, Jan Boehm

机构 * University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 本文综述了自动驾驶中基于深度学习的激光雷达超分辨率方法，涵盖四种主要技术类别，并探讨了当前趋势和未来研究方向。

Comments Accepted to The IEEE Intelligent Vehicles Symposium 2026 (IEEE IV 2026)

From Conflicts to Collisions: A Two-Stage Collision Scenario-Testing Approach for Autonomous Driving Systems

从冲突到碰撞：一种两阶段碰撞场景测试方法用于自动驾驶系统

Siyuan Chen, Fuyuan Zhang, Hua Qi, Lei Ma, Tomoyuki Tsuchiya, Michio Hayashi, Manabu Okada

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Kyushu University（九州大学） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； TIER IV ； TIER IV North America（TIER IV北美） 纠错

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

AI总结 本文提出一种两阶段碰撞场景测试方法，通过搜索冲突并突变以诱导碰撞，提升自动驾驶系统安全评估的效率和效果。

Learning to Drive in New Cities Without Human Demonstrations

在没有人类示范的情况下学习新城市的驾驶

Zilin Wang, Saeed Rahmani, Daphne Cornelisse, Bidipta Sarkar, Alexander David Goldie, Jakob Nicolaus Foerster, Shimon Whiteson

机构 * WhiRL, University of Oxford（WhiRL，牛津大学） ； FLAIR, University of Oxford（FLAIR，牛津大学） ； Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） ； NYU Tandon School of Engineering（纽约大学工程学院） 纠错

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

AI总结 NOMAD通过自play多智能体强化学习，在无需人类示范的情况下，利用地图和元信息实现自动驾驶策略在不同城市间的适应与优化。

Comments Autonomous Driving, Reinforcement Learning, Self-play, Simulation, Transfer Learning, Data-efficient Adaptation. Project Page: https://nomaddrive.github.io/

CARL: Camera-Agnostic Representation Learning for Spectral Image Analysis

CARL：用于光谱图像分析的相机无关表示学习

Alexander Baumann, Leonardo Ayala, Silvia Seidlitz, Jan Sellner, Alexander Studier-Fischer, Berkin Özdemir, Lena Maier-Hein, Slobodan Ilic

机构 * Siemens AG（西门子股份公司） ； Division of Intelligent Medical Systems, German Cancer Research Center (DKFZ)（德国癌症研究中心智能医疗系统部门） ； National Center for Tumor Diseases (NCT), NCT Heidelberg（肿瘤国家研究中心（NCT）海德堡分部） ； HIDSS4Health, Heidelberg（海德堡HIDSS4Health） ； Department of Urology and Urosurgery, University Medical Center Mannheim（曼海姆大学医学中心泌尿外科与泌尿外科部门） ； Department of General, Visceral, and Transplantation Surgery, Heidelberg University Hospital（海德堡大学医院普通外科、 visceral外科和移植外科部门） ； Division of Intelligent Systems and Robotics in Urology, DKFZ Heidelberg（泌尿外科智能系统和机器人技术部门，德国癌症研究中心海德堡分部） ； DKFZ Hector Cancer Institute, University Medical Center Mannheim（DKFZ海德堡癌症研究所，曼海姆大学医学中心） 纠错

专题命中 其他自动驾驶 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 CARL通过相机无关的表示学习方法，提升了多光谱和高光谱图像分析的鲁棒性和通用性。