自动驾驶

Driving with DINO: Vision Foundation Features as a Unified Bridge for Sim-to-Real Generation in Autonomous Driving

驾驶用DINO：作为自动驾驶仿真到现实生成的统一桥梁的视觉基础特征

Xuyang Chen, Conglang Zhang, Chuanheng Fu, Zihao Yang, Kaixuan Zhou, Yizhi Zhang, Yanfeng Zhang, Mingwei Sun, Zhen Dong, Xiaoxiao Long, Zengmao Wang, Liqiu Meng

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Huawei Hilbert Research Center（华为希利伯特研究中心） ； Huawei Riemann Lab（华为里曼实验室） ； Wuhan University（武汉大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 DwD通过利用视觉基础模块特征作为统一桥梁，解决自动驾驶仿真到现实生成中的现实性与真实性困境，提升控制精度与时间稳定性。

Comments Accepted to ACM MM 2026

RiskTraf: Risk-Extrapolated Residual Learning for Multi-Variate Traffic Flow Prediction

RiskTraf：面向多变量交通流预测的风险外推残差学习

Guangyu Wang, Zhidan Liu

机构 * Dongbei University of Finance & Economics（东北财经大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 该研究针对多变量交通流预测，推出保留三类原始测量的PEMSB-3V基准，提出模型无关的RiskTraf方法，通过风险外推残差学习缓解状态依赖捷径，提升预测性能且优于相关适配方法。

Comments Accepted by CIKM 2026 Oral

ControlledShifts: Towards Standardizing Robustness Evaluation in Trajectory Prediction Under Distribution Shifts

ControlledShifts：面向分布偏移下轨迹预测鲁棒性评估的标准化

Ingrid Navarro, Pablo Ortega-Kral, Yutong Duan, Jonathan Francis, Jean Oh

机构 * School of Computer Science, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算机科学学院） ； Lavoro AI（拉沃罗人工智能公司） ； Stack AV（斯塔克自动驾驶公司） ； Bosch Center for Artificial Intelligence（博世人工智能中心） 纠错

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

AI总结 本文提出ControlledShifts框架与基准套件，通过标准化划分轨迹数据集及统一鲁棒性评分，评估不同容量Transformer架构在分布偏移下轨迹预测的鲁棒性，揭示其处理潜在相关性与环境结构的差异。

Comments 8 pages, 8 figures, 1 table

Obstacle-Aware Online Receiver Planning in Multistatic Ranging

多站测距中的障碍物感知在线接收机规划

Jingwei Hu, Dave Zachariah, Petre Stoica, Torbjörn Wigren

专题命中 规划控制 ：trajectory planning(abstract)

AI总结 针对多站测距中障碍物导致视距中断的问题，提出非近视后退时域框架，结合凸避障约束规划接收机轨迹，经数值实验验证其效率与跟踪精度。