自动驾驶

Spectral Pre-Filtering for Context-Adaptive Sensor Fusion: A Four-Role FFT-GDCB Integration for High-Stakes Decision Systems

面向高风险决策系统的上下文自适应传感器融合的谱预滤波：FFT-GDCB四角色集成方案

Oleg Miroshnichenko

专题命中 多传感器融合 ：LiDAR(abstract)

AI总结 本研究针对传感器融合中周期性结构污染导致的卡尔曼滤波器协方差校准问题，提出FFT-GDCB四角色预滤波方案，在六个领域验证其性能且计算开销极低。

Comments 15 pages, 3 figures, 3 tables

Multi-Agent Orchestration with the Common-Sense Reasoning Capabilities of LLMs for Autonomous Driving

结合大语言模型常识推理能力的多智能体协同框架用于自动驾驶

Mehdi Azarafza, Faezeh Pasandideh, Ali Ehteshami Bejnordi, Stefan Henkler, Achim Rettberg

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

AI总结 该研究针对自动驾驶中强化学习等方法的上下文推理缺陷，提出结合LLM常识推理的混合多智能体协同框架，经CARLA场景验证可保留结构化控制与安全机制，具备应用潜力。

Comments 16 pages, 7 figures

RoboRacer Arena: Scaling High-Fidelity Autonomous Racing in Isaac Sim

RoboRacer Arena：在Isaac Sim中扩展高保真自主赛车研究

Mihaela-Larisa Clement, Agnes Poks, Ezio Bartocci

机构 * TU Wien（维也纳技术大学） ； AIT Austrian Institute of Technology（奥地利技术研究所） 纠错

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

AI总结 本研究针对RoboRacer平台赛道扩展问题，开发RoboRacer Arena系统可从占用地图自动生成高保真3D赛车环境，支持自然语言生成赛道，在Isaac Sim中实现高效可复现的自主赛车仿真。

Comments Submitted to ICRA 2027

Minimal Local Simulation Foundations for LLM- and VLM-Driven Agents in 2D and 3D Environments

用于二维和三维环境中大型语言模型（LLM）与视觉语言模型（VLM）驱动智能体的极简局部仿真基础

Ryuki Hyodo

专题命中 仿真评测 ：occupancy(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出SD-AgentFoundry-2D和3D两款极简仿真基础，可在多系统本地运行，用于教育与快速原型设计，为学习生成式社会仿真及构建特定领域扩展提供便捷起点。

Comments GitHub Repositories: this https URL (https://github.com/ryukih/SD-AgentFoundry-2D) and this https URL (https://github.com/ryukih/SD-AgentFoundry-3D)

ReWorld: Representation Learning for World Action Models

ReWorld：为世界动作模型学习更好的表示

Tianze Xia, Lijun Zhou, Kaixin Xiong, Jingfeng Yao, Zhenxin Zhu, Haiyang Sun, Bing Wang, Guang Chen, Wenyu Liu, Hangjun Ye, Xinggang Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Xiaomi EV（小米汽车） 纠错

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

AI总结 提出ReWorld框架，通过优化中间表示（未来预测监督、跨模态对齐、难负样本监督）提升自动驾驶世界动作模型的规划性能，在nuScenes和NAVSIM上取得显著提升。

Comments 15 pages,5 figures

Scaling Curriculum Learning For Autonomous Driving

扩展自动驾驶的课程学习方法

Cevahir Koprulu, David Paz, Feng Tao, Yuliang Guo, Xinyu Huang, Ufuk Topcu, Liu Ren

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Bosch Center for AI（博世人工智能中心） 纠错

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

AI总结 该研究提出CL4AD，将课程学习集成到批量自动驾驶模拟器中，在GPUDRIVE实验中使自动驾驶RL智能体的训练效率大幅提升，提前10亿步达到99%成功率，减少77%的时间，样本效率提升67%。

Comments 31 pages, 18 figures. Under review at NeurIPS 2026

LoViF 2026 The First Challenge on Unified Removal of Raindrops and Reflections: Methods and Results

LoViF 2026：首届雨滴与反射联合去除挑战赛：方法与结果

Zewei He, Xi Tong, Yu Chen, Xingyu Liu, Xin Li, Zepeng Wang, Jiagao Hu, Fuhao Li, Yuxuan Chen, Fei Wang, Daiguo Zhou, Minmin Yi, Chuanrui Zhang, Liwen Zhang, Yeongjin Jeong, Hyunjin Cho, Jiwon Lee, Minsang Kim, Jae Woong Soh, Jin-Hui Jiang, Rong-Lin Jian, Chih-Chung Hsu, Youngjin Oh, Junhyeong Kwon, Junyoung Park, Jae Hyun Park, Sung Ju Lee, Nam Ik Cho, Vishwajeet Shukla, Himanshu Baurai, Zhiqi Zhang, Kui Jiang, Zhaocheng Yu, Runzhe Li, Dawei Fan, Hao Li, Zhanshuo Zhang, Fan Ji, Jiangmeng Li, Xiongxin Tang, Fanjiang Xu, Shangquan Sun, Anh-Kiet Duong, Petra Gomez-Krämer, Jean-Michel Carozza, Ruibo Zhang, Dexiang Hong, Xinyan Liu, Shengeng Tang, Weidong Chen, Tzu-Hsuan Weng, Min-Te Sun

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

AI总结 该论文回顾了首届LoViF 2026雨滴与反射联合去除挑战赛，该赛针对自动驾驶雨天雨滴-反射复合退化问题，吸引149人参赛、12份有效提交，基于RDRF数据集评估，分析方法结果并提供研究见解。

Comments ECCV 2026 Workshops