视觉与机器人

自动驾驶

自动驾驶感知、规划、BEV、占用预测、激光雷达和仿真评测。

2026-09-01 至 2026-09-01 共收录 4 篇信号源：cs.RO, cs.CV, eess.IV, cs.AI

1. 端到端驾驶 4 篇

2608.29005 2026-09-01 cs.RO 新提交 74%

A Degradation-Tolerance Benchmark for Camera-Only End-to-End Driving

仅基于相机的端到端驾驶的抗退化基准测试

Haohua Que, Handong Yao

机构 * College of Engineering, University of Georgia（佐治亚大学工程学院）

专题命中端到端驾驶：end-to-end driving(title)；分类 cs.RO

AI总结研究人员提出DriveDegrade基准测试，评估仅基于相机的端到端驾驶模型对各类图像退化的容忍度，发现不同退化对规划的影响差异显著，某视觉-语言-动作规划器被遮挡6个相机仅损失11.5%性能。

2608.31029 2026-09-01 cs.CV cs.LG cs.RO 新提交 62%

Driving on Memory

基于记忆的驾驶

Christian Löwens, Thorben Funke, Alexandru Paul Condurache

专题命中端到端驾驶：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结该研究通过替换自动驾驶模型的相机输入为同一地点的历史驾驶记忆，发现NAVSIM上仅靠记忆即可达到甚至超过领先端到端方法的性能，提示NAVSIM分数需谨慎对待，且该效应存在基准依赖性。

2608.28689 2026-09-01 cs.CV 新提交 57%

Projection-Aware End-to-End Learned Video Compression for 360-Degree Video

面向360度视频的投影感知端到端学习型视频压缩

Niloofar Maani

机构 * Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学）

专题命中端到端驾驶：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结该研究探讨投影格式对360度视频端到端神经压缩的影响，评估7种投影格式，发现投影效率依赖于编解码器，为学习型360度视频压缩的投影选择提供指导。

2604.27266 2026-09-01 cs.LG cond-mat.mtrl-sci 版本更新 50%

AutoREC: A reinforcement learning platform for equivalent circuit model generation

AutoREC：一种用于从电化学阻抗谱数据开发强化学习代理以生成等效电路模型的软件平台

Ali Jaberi, Yonatan Kurniawan, Robert Black, Shayan Mousavi M., Kabir Verma, Zoya Sadighi, Santiago Miret, Jason Hattrick-Simpers

机构 * Clean Energy Innovation Research Center, National Research Council Canada（清洁能源创新研究中心，加拿大国家研究委员会）； Department of Material Science and Engineering, University of Toronto（材料科学与工程系，多伦多大学）； Cheriton School of Computer Science, University of Waterloo（计算机科学学院，滑铁卢大学）

专题命中端到端驾驶：self-driving(abstract)

AI总结 AutoREC通过将等效电路模型生成建模为马尔可夫决策过程中的序列决策问题，利用深度强化学习解决传统手动试错方法的局限性，实现了高成功率的自动等效电路模型生成。