自动驾驶

Conditional Flow Matching for Continuous Anomaly Detection in Autonomous Driving on a Manifold-Aware Spectral Space

基于流匹配的连续异常检测：面向自动驾驶的流形感知频谱空间

Antonio Guillen-Perez

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(title)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 Deep-Flow通过流匹配技术在频谱空间中实现连续异常检测，利用运动学平滑性和低秩流形约束，提升自动驾驶安全验证的准确性与可靠性。

A Multi-modal Detection System for Infrastructure-based Freight Signal Priority

基于基础设施的货运信号优先的多模态检测系统

Ziyan Zhang, Chuheng Wei, Xuanpeng Zhao, Siyan Li, Will Snyder, Mike Stas, Peng Hao, Kanok Boriboonsomsin, Guoyuan Wu

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

AI总结 本文提出了一种基于激光雷达和摄像头的多模态货运车辆检测系统，通过混合传感架构和卡尔曼滤波实现稳定实时性能，用于支持基于基础设施的货运信号优先应用。

Comments 12 pages, 15 figures. Accepted at ICTD 2026. Final version to appear in ASCE Proceedings

Spatio-temporal dual-stage hypergraph MARL for human-centric multimodal corridor traffic signal control

时空双阶段超图多智能体强化学习用于以人为中心的多模式走廊交通信号控制

Xiaocai Zhang, Neema Nassir, Milad Haghani

机构 * Department of Infrastructure Engineering, Faculty of Engineering and Information Technology, The University of Melbourne, VIC 3010, Australia（工程与信息技术学院基础设施工程系，墨尔本大学） 纠错

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文提出STDSH-MARL方法，通过时空双阶段超图注意力机制和混合动作空间，提升走廊交通信号对多模式旅行者和公共交通的适应性与优先级。

3D Scene Rendering with Multimodal Gaussian Splatting

多模态高斯散射的3D场景渲染

Chi-Shiang Gau, Konstantinos D. Polyzos, Athanasios Bacharis, Saketh Madhuvarasu, Tara Javidi

机构 * UCSD Centers for Machine intelligence, computing, and security (MICS) and Wireless Communications (CWC)（UCSD 机器智能、计算与安全中心（MICS）和无线通信中心） ； UCSD ； NVIDIA 纠错

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

AI总结 本文提出多模态框架，结合射频传感与高斯散射技术，实现高效且鲁棒的3D场景渲染。

Toward a Fully Autonomous, AI-Native Particle Accelerator

迈向完全自主的、原生AI粒子加速器

Chris Tennant

机构 * Jefferson Laboratory（杰弗逊实验室） 纠错

专题命中 规划控制 ：self-driving(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出通过AI共同设计构建完全自主的粒子加速器，旨在实现自主运行和最大化性能。

Comments 14 pages, 1 figure

Distributed Virtual Model Control for Scalable Human-Robot Collaboration in Shared Workspace

分布式虚拟模型控制用于可扩展的人机协作在共享工作空间

Yi Zhang, Omar Faris, Chapa Sirithunge, Kai-Fung Chu, Fumiya Iida, Fulvio Forni

机构 * Department of Engineering, University of Cambridge（工程系，剑桥大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种分布式虚拟模型控制框架，通过去中心化方法实现安全的人机协作，有效解决死锁问题并提升协作效率。

Improved Single Camera BEV Perception Using Multi-Camera Training

改进的单相机BEV感知使用多相机训练

Daniel Busch, Ido Freeman, Richard Meyes, Tobias Meisen

机构 * University of Wuppertal（乌尔姆大学） ； APTIV（APTIV公司） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种改进的单相机BEV感知方法，通过多相机训练减少性能下降，提升地图质量。

Comments This Paper has been accepted to the 27th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2024)

HiMAP: History-aware Map-occupancy Prediction with Fallback

HiMAP: 基于历史的无跟踪地图占用预测与回退

Yiming Xu, Yi Yang, Hao Cheng, Monika Sester

机构 * Institute of Cartography and Geoinformatics, Leibniz University Hannover（莱比锡大学汉诺威分校制图与地理信息学研究所） ； Institute of Information Processing, Leibniz University Hannover（莱比锡大学汉诺威分校信息处理研究所） ； Faculty of Geo-Information Science and Earth Observation, University of Twente（埃因霍温大学地球信息科学与地球观测系） 纠错

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

AI总结 HiMAP通过无需跟踪的轨迹预测框架，在MOT失败时提供可靠预测，实现无ID的高精度未来轨迹生成。

Comments Accepted in 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation

Multi-session Localization and Mapping Exploiting Topological Information

利用拓扑信息的多会话定位与建图

Lorenzo Montano-Olivan, Julio A. Placed, Luis Montano, Maria T. Lazaro

机构 * Instituto Tecnológico de Aragón (ITA)（阿拉贡技术学院） ； Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón (I3A)（阿拉贡工程研究院） ； Universidad de Zaragoza（萨拉戈塔大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出一种基于拓扑信息的多会话框架，通过分析姿态图结构优化建图与定位，减少误差并提升一致性。

Boreas Road Trip: A Multi-Sensor Autonomous Driving Dataset on Challenging Roads

Boreas Road Trip：一个针对挑战性道路的多传感器自动驾驶数据集

Daniil Lisus, Katya M. Papais, Cedric Le Gentil, Elliot Preston-Krebs, Andrew Lambert, Keith Y. K. Leung, Timothy D. Barfoot

机构 * University of Toronto Institute of Aerospace Studies（多伦多大学航空航天研究学院） ； Trimble（Trimble公司） 纠错

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

AI总结 Boreas Road Trip数据集通过多传感器数据评估自动驾驶算法在挑战性道路条件下的性能。

Comments 23 pages, 15 figures, 12 tables, submitted to The International Journal of Robotics Research (IJRR)

Advanced Manufacturing with Renewable and Bio-based Materials: AI/ML workflows and Process Optimization

先进生物基和可再生材料的制造：AI/ML工作流与工艺优化

Rigoberto Advincula, Jihua Chen

专题命中 仿真评测 ：self-driving(abstract)

AI总结 本研究通过AI/ML工作流和工艺优化，提升生物基和可再生材料在先进制造中的应用效率，促进可持续发展。

Comments 26 pages, 5 figures, and 2 tables

Toward Human-Centered Human-AI Interaction: Advances in Theoretical Frameworks and Practice

迈向以人为本的人机交互：理论框架与实践的进展

Zaifeng Gao, Yuanxiu Zhao, Hanxi Pan, Wei Xu

专题命中 其他自动驾驶 ：autonomous driving(abstract)

AI总结 本文提出以人为本的人机协作框架，通过理论、方法和应用三个维度推动人机交互技术的发展，促进智能社会的和谐共存。

Comments in Chinese language

Quantum-Inspired Weight-Constrained Neural Network: Reducing Variable Numbers by 100x Compared to Standard Neural Networks

受量子启发的权重约束神经网络：与标准神经网络相比，变量数量减少100倍

Shaozhi Li, M Sabbir Salek, Mashrur Chowdhury, Yao Wang

专题命中 其他自动驾驶 ：self-driving(abstract)

AI总结 受量子启发的权重约束神经网络通过减少变量数量提升效率，增强对抗鲁棒性，适用于工业应用。

Comments 13 pages, 12 figures

Journal ref Physical Review Research 8, 013142 (2026)