自动驾驶

Barrier Function Conformal Safety Clearance Certification with CVaR for Driving Trajectory Selection

结合CVaR的障碍函数保安全间隙认证用于驾驶轨迹选择

Pei Yu Chang, Qadeer Ahmed

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

AI总结 本研究提出结合CVaR的障碍函数保安全间隙认证方法，用于自动驾驶轨迹选择，可提升安全间隙认证率、降低修正量，保障轨迹安全。

DESCENT: Directed Edge Scene Encoding for Airport Surface Movement Prediction

DESCENT：面向机场地面运动预测的有向边场景编码

Alexander Prutsch, David Schinagl, Horst Possegger

机构 * Graz University of Technology（格拉茨工业大学） ； Institute of Visual Computing（视觉计算研究所） 纠错

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

AI总结 该研究针对机场地面运动预测领域，提出基于Transformer的DESCENT架构，结合PRS上下文采样与检测Transformer解码器，在Amelia-10基准上较现有最优基线实现显著性能提升，尤其在安全关键场景表现突出。

Comments IROS 2026. Project page at this https URL (https://a-pru.github.io/descent)

Arrive and Survive: Scaling Safe Goal-Conditioned Policy Learning from One-Bit Failure Signals

到达并生存：基于一位失败信号扩展安全目标条件策略学习

Guopeng Li, Yiyang Duan, Yiru Jiao, Chengcheng Xu

机构 * Southeast University（东南大学） ； Yinwang Intel. Tech. Co. Ltd.（银网智能科技有限公司） ； Lab（2030实验室） 纠错

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

AI总结 本文针对失败终止CRL的系统性偏差，提出Safe-CRL方法，仅用失败的一位信号，在12个机器人任务中提升了存活率与目标到达性能，完善了失败终止下的CRL理论。

Comments 21 pages, 14 figures, 5 tables, Code: this https URL (https://github.com/RomainLITUD/safe-crl)

Efficient formation and identification of single emitters in 4H-SiC following maskless heavy ion implantation

无掩模重离子注入后4H-SiC中单光子发射器的高效制备与识别

S. Eserin, L. K. S. Zimmermann, E. Schneider, M. Ludlow, J. Heiler, O. G. Lloyd-Willard, K. Stockbridge, G. Aresta, L. Antwis, S. K. Clowes, M. Hofmann, S. Kucera, P. Berwian, F. Kaiser, B. N. Murdin

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 本研究采用低能无掩模重离子铋和锡注入4H-SiC，通过900-1000℃退火获得产率达18%的孤立亮单光子发射器，提出分级表征方案实现高效识别，为室温量子技术提供可行方案。

Comments 16 pages, 5 figures, includes Supplementary Information

Low-temperature magnetism and spin dynamics in the disordered triangular-lattice Yb$^{3+}$ compound LiCaYb$_5$(BO$_3$)$_6$

无序三角晶格Yb³⁺化合物LiCaYb₅(BO₃)₆的低温磁性与自旋动力学

Monika Jawale, Saikat Nandi, Prashanta K. Mukharjee, Philipp Gegenwart, A.V. Mahajan

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 本研究通过低温磁性测量与⁷Li NMR表征，揭示无序三角晶格化合物LCYBO具有孤立J_eff=1/2 Kramer双重态及短程关联磁性，确立其为结构无序的阻挫三角晶格磁体。

Comments 13 Pages, 10 figures

Long-wavelength amplification of an NLS conserved-charge violation in a one-dimensional Gross-Pitaevskii-Poisson field

一维玻色暗物质模型中的条件KPZ约简

Rin Takada

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 研究一维Gross-Pitaevskii-Poisson模型，探讨在 Jeans 尺寸和微观截止之间，如何通过声学分支构建粗粒化相位与KPZ固定点进行比较，发现弱非线性投影产生非零Burgers自耦合，主导分支条件性约简为KPZ方程。

Comments 9 pages, 1 figure

Beyond the Proving Ground: Independent Public-Road Testing of Assisted Lane Change Systems using LiDAR

超越试验场：基于激光雷达的辅助变道系统独立公开道路测试

Marcello Cellina, Akos Kriston, Antonio Migneco, Davide Maggi, Stefano Favelli, Fabrizio Re, Fabrizio Minarini, Andrea Nuovo, Riccardo Dona, Biagio Ciuffo

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

AI总结 本研究提出公共道路独立测试辅助变道系统的方法，在法国A31高速开展测试，发现部分系统操作未达UNECE第79号法规安全距离要求，验证了LiDAR传感的适用性，可支持市场监管与法规修订。

SelectAnyTree: A Promptable Instance Segmentation Model for 3D Forest LiDAR Point Clouds

SelectAnyTree: 一种用于3D森林LiDAR点云的可提示实例分割模型

Trung Thanh Nguyen, Daniel Lusk, Kilian Gerberding, Janusch Vajna-Jehle, Tuan-Anh Vu, Duc Viet Le, Tu Vo, Phi Le Nguyen, Yasutomo Kawanishi, Takahiro Komamizu, Ichiro Ide, Julian Frey, Teja Kattenborn

机构 * Nagoya University（名古屋大学） ； RIKEN（理化学研究所） ； University of Freiburg（弗莱堡大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Twente（特温特大学） ； KC Machine Learning Lab（KC机器学习实验室） ； Hanoi University of Science and Technology（河内科技大学） ； Ritsumeikan University（立命馆大学） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,title_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出SelectAnyTree模型，通过点击提示和树冠高度模型引导的首次提示，实现3D森林点云中任意单木的实例分割，在交互和实例级别上优于现有方法。

Accurate Measurement of 3D and 2D Circular Centers With Application to LiDAR-Camera Extrinsic Calibration

3D与2D圆心的精确测量及其在激光雷达-相机外参标定中的应用

Jiajun Jiang, Xiao Hu, Wancheng Liu, Wei Jiang

机构 * Thrust of Robotics and Autonomous Systems, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（机器人与自主系统研究所，香港科技大学（广州）） ； Lower Airspace Economy Research Institute, International Digital Economy Academy, ShenZhen（空域经济研究所，国际数字经济学院） ； Horizon-Continental Technology Corporation（Horizon-Continental技术公司） ； State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety and the Beijing Engineering Research Center of EMC and GNSS Technology for Rail Transportation, School of Electronic and Information Engineering, Beijing Jiaotong University（轨道交通控制与安全国家重点实验室，北京交通大学电子信息工程学院，电磁兼容与GNSS技术轨道交通工程研究中心） 纠错

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

AI总结 本文针对激光雷达-相机外参标定需求，提出结合共形几何代数估计器与RANSAC的圆心测量方法，提升了圆心测量精度并降低了外参标定误差。

Online Joint Calibration of Steering Offset and Planar LiDAR Extrinsics for Wheeled Mobile Robots

轮式移动机器人的转向偏移与平面激光雷达外参的在线联合校准

Subodh Mishra, Arindam Dhar, Suprotim Majumdar, Naveen Arulselvan

机构 * ATI Motors 纠错

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

AI总结 针对仓库移动机器人手动校准转向偏移与激光雷达外参易出错的问题，提出基于扩展卡尔曼滤波的在线联合校准方法，经实验验证可有效降低横向跟踪误差。

Bayesian methods and Markov chain Monte Carlo algorithms for curve reconstruction and point cloud data analysis

用于曲线重建与点云数据分析的贝叶斯方法及马尔可夫链蒙特卡洛算法

Asir Intesar Tushar, Ioannis Sgouralis

机构 * University of Tennessee（田纳西大学） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(summary_cn,abstract)

AI总结 本文针对点云数据量大、含噪声及缺失信息，现有重建无不确定性量化的问题，提出全贝叶斯框架与适配的MCMC采样器，经合成及LiDAR数据实验，实现精确曲线重建与不确定性量化。

Comments 32 pages and 12 figures

Comparative Evaluation of 3D Reconstruction Methods for Immersive Visualization of Laboratory Objects

面向实验室对象沉浸式可视化的三维重建方法对比评估

Brian De La Cruz, Aaron Y. Zhao, Maitrey Gramopadhye, Sawyer J. Lazar, Xianming Tan, Daniel Szafir, David S. Lawrence

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本研究对比评估了摄影测量法、NeRF等四种三维重建方法，发现基于NeRF的方法生成的实验室物品全息模型保真度最高，可为AR/MR教育环境提供沉浸式学习对象的实用流程。

Comments 36 pages, 18 figures, 16 tables

Generative Semantic Scene Completion

生成式语义场景补全

Shi Chen, Weifeng Ge

机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） 纠错

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

AI总结 该研究针对户外激光雷达语义场景补全的类别不平衡问题，提出生成式语义场景补全框架，通过PS³、SGSC、S²D²方法提升性能，在SemanticKITTI测试集取得当前最佳单扫描单样本结果。

Comments 18 pages, 12 figures, 4 tables. Supplementary material (29 pages) is included as an ancillary file. Project page: this https URL (https://shichen.world/GSSC-project-page/) - Code, models and the PS$^3$ dataset: this https URL (https://github.com/BillyChern/GSSC-S2D2)

DPA-I2P: Depth-Guided Projective Alignment for Image-to-Point-Cloud Registration in Autonomous Driving

DPA-I2P：面向自动驾驶中图像与点云配准的深度引导投影对齐

Wenxin Zhang, Hang Li, Zhiwei Xu, Qiankun Dong, Gang Wang, Tao Li

机构 * Nankai University（南开大学） ； Haihe Lab of ITAI（海河人工智能与信息技术实验室） 纠错

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

AI总结 本文针对自动驾驶中图像与点云配准的跨模态对应学习难题，提出DPA-I2P方法，通过RMDE、PVL与CQP提升配准性能，在KITTI、nuScenes数据集上较基线方法有显著提升，可迁移性更好。

SimWAM: A Simple World Action Model for End-to-End Autonomous Driving

SimWAM：一种用于端到端自动驾驶的简单世界动作模型

Zongchuang Zhao, Xin Zhou, Tianyang Xu, Zhengyang Sun, Kaixuan Zhou, Yu Wu, Honglin Li, Dingkang Liang, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science & Technology（华中科技大学） ； Dongfeng Research & Development Institute（东风研发院） 纠错

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

AI总结 SimWAM是一种仅将视频生成用作训练信号的简单WAM，通过联合流匹配协同训练视频与动作专家，在NAVSIM上达91.5 PDMS且延迟更低，可零样本迁移至nuScenes，为高效自动驾驶提供可靠基线。

Comments The code and model weights are available at this https URL (https://github.com/H-EmbodVis/SimWAM/)

Safety by Design: Realized-Cost Constraints for Contextual Bandits with Continuous Actions

设计安全：带连续动作的上下文博弈机的实现代价约束

Spyros Dragazis, Aldo Pacchiano

机构 * Boston University（波士顿大学） ； Broad Institute of MIT and Harvard（麻省理工学院与哈佛大学博德研究所） 纠错

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

AI总结 针对带连续动作的上下文博弈机，提出高概率约束UCB算法，通过保守估计安全动作集保障实现代价安全，实验显示其能显著减少安全违规。