自动驾驶

Spatial-Semantic Reasoning using Large Language Models for Efficient UAV Search Operations

基于大语言模型的空间语义推理用于高效无人机搜索任务

Marin Maletic, Marijana Peti, Tamara Petrovic, Stjepan Bogdan

机构 * University of Zagreb（萨格勒布大学） ； Faculty of Electrical Engineering and Computing（电气工程与计算机学院） ； LARICS (Laboratory for Robotics and Intelligent Control Systems)（拉里克机器人与智能控制系统实验室） 纠错

专题命中 感知 ：trajectory planning(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 该研究提出基于大语言模型的无人机实时语义导航框架，结合多技术实现高效目标导航，经仿真与真实实验验证可缩短任务时长且保持高搜索准确率。

Comments 8 pages, preprint, Published in: 2025 European Conference on Mobile Robots (ECMR), DOI: https://doi.org/10.1109/ECMR65884.2025.11163229

Cooperative Risk-Aware Exploration in Heterogeneous Multi-Robot Systems Using Algorithmic Altruism

基于算法利他主义的异构多机器人系统中的协作风险感知探索

Brooks A. Butler, Jair Certório, João P. Hespanha, Magnus Egerstedt

机构 * School of Electrical and Computer Engineering at Oklahoma State University（俄克拉荷马州立大学电气与计算机工程学院） ； Instituto Tecnológico de Aeronáutica（航空技术研究所） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） ； University of North Carolina, Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

专题命中 感知 ：trajectory planning(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 该研究针对异构多机器人系统，提出基于算法利他主义的博弈论框架，通过社会纳什均衡调整效用实现风险合理分配，减少冗余探索并提升团队性能，经仿真与硬件实验验证有效。

STEGNav: Spatio-Temporal Event Graph Reasoning for Multimodal Lifelong Object Navigation

STEGNav：面向多模态终身目标导航的时空事件图推理

Yang Chen, Zhenyu Huang, Wenbo Fu, Danyang Peng, Shi-Yu Tian, Kun-Yang Yu, Lan-Zhe Guo

机构 * State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） 纠错

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对现有多模态终身导航方法的局限，本文提出无训练框架STEGNav，通过时空事件图的双轴设计优化导航性能，在多个基准数据集上取得显著效果。

CARA: Concept-Aware Risk Attention for Interpretable Collision Anticipation

CARA：用于可解释碰撞预测的概念感知风险注意力

Zhishan Tao, Ruoyu Wang, Yucheng Wu, Enjun Du, Yilei Yuan, Sherwin Ho, Yue Su, Jinbo Su, Yi Hong

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究自动驾驶碰撞预测问题，提出CARA框架，从事故叙述中获取风险概念并与视频帧对齐成轨迹，将语义风险因素作为动态证据，结合可解释性与预测过程，实验证明其能提高预测准确性和预警及时性。

Comments Accepted to ACM Multimedia 2026

When the City Teaches the Car: Label-Free 3D Perception from Infrastructure

当城市教导汽车：从基础设施实现无标签的3D感知

Zhen Xu, Jinsu Yoo, Cristian Bautista, Zanming Huang, Tai-Yu Pan, Zhenzhen Liu, Katie Z Luo, Mark Campbell, Bharath Hariharan, Wei-Lun Chao

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Google（谷歌） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Boston University（波士顿大学） 纠错

专题命中 感知 ：self-driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种无标签的3D感知方法，利用道路设施作为无监督教师，通过固定视角和重复观测学习局部3D检测器，并广播预测作为伪标签监督，无需基础设施即可训练独立的车辆检测器。

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