视觉与机器人
自动驾驶感知、规划、BEV、占用预测、激光雷达和仿真评测。
通过多视角对应分析评估基础模型的3D理解
机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出一种无需微调的3D场景理解基准，评估基础模型在多视角下的3D推理能力，展示DINO编码器在大视角变化下的竞争力。
Comments NeurIPS 2025 UniReps workshop, to be published in PMLR
统一外观代码与双侧网格用于驾驶场景高斯点漂浮
机构 * BAAI（北京人工智能研究院） ； AIR, THU（清华大学人工智能研究院） ； SJTU（上海交通大学） ； EIT(Ningbo)（宁波工程学院） ； CUHK（香港大学） ； LeddarTech
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出了一种多尺度双侧网格方法，统一了外观代码与双侧网格，提升了自动驾驶场景中的几何重建精度。
Comments Accepted to NeurIPS 2025 ; Project page: https://bigcileng.github.io/bilateral-driving ; Code: https://github.com/BigCiLeng/bilateral-driving
模块化端到端自动驾驶范式中的软件硬件协同优化：一种统一的优化方法、仿真环境和评估指标框架
机构 * School of Transportation, Southeast University（东南大学交通学院） ； School of Electronic Science and Engineering, Southeast University（东南大学电子科学与工程学院） ； Department of Civil and Systems Engineering, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学土木与系统工程系）
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出了一种模块化端到端自动驾驶范式的软件硬件协同优化框架，通过统一的优化方法、仿真环境和评估指标，有效降低推断延迟和能耗，提升系统整体性能。
Comments 17pages,6 figures,6 tables
基于卡尔曼滤波的转向线控系统扰动观测器
机构 * Professorship of Autonomous Vehicle Systems, Technical University of Munich（自动驾驶车辆系统教授职位，慕尼黑技术大学） ； Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI)（慕尼黑机器人与机器智能研究所（MIRMI）） ； Chair of Automotive Engineering, Institute of Land and Sea Transport, Technical University of Berlin（汽车工程教授职位，陆海运输研究所，柏林技术大学）
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出基于卡尔曼滤波的扰动观测器，用于估计转向线控系统中的高频驾驶员扭矩，通过仿真验证其在处理摩擦非线性方面的有效性。
评估多智能体系统模拟在自动驾驶测试中的行为覆盖率
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本研究提出了一种基于模型预测控制的行人智能体，用于评估多智能体系统模拟在自动驾驶测试中的行为覆盖率，以提升系统安全性和可靠性。
SCPainter：一个用于真实3D资产插入和新视角合成的统一框架
机构 * Department of Geomatics Engineering, University of Calgary, Calgary, Alberta, Canada（测绘工程系，卡尔加里大学，卡尔加里，阿尔伯塔，加拿大）
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 SCPainter通过整合3D高斯点和点云与扩散生成，实现真实3D资产插入与新视角合成，提升自动驾驶训练数据的多样性和真实性。
超越特权：将密集奖励知识蒸馏到稀疏奖励策略中
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Michigan-Dearborn（电气与计算机工程系，密歇根大学迪尔伯恩分校）
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出通过密集奖励蒸馏学习稀疏奖励策略，提升自动驾驶在稀疏目标上的泛化能力。
Geo3DVQA：基于航拍影像评估视觉-语言模型在三维地理空间推理中的表现
机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； RIKEN AIP（日本理化学研究所AIP）
专题命中 仿真评测 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 Geo3DVQA通过评估视觉-语言模型在三维地理空间推理中的表现，揭示了RGB影像在3D空间分析中的局限性，并展示了领域特定指令微调对模型性能的提升。
Comments Accepted at WACV 2026. 32 pages long including the appendix. Revision details are provided in the supplements
对SUMO与数据驱动交通模拟器的系统性基准测试
机构 * University of Michigan（密歇根大学）
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文系统性比较SUMO与数据驱动交通模拟器，展示SUMO在现实感和稳定性上的优势，适用于自动驾驶模拟。
Comments Source code is available at https://github.com/LuminousLamp/SUMO-Benchmark
面向高程的二维/三维协同模拟框架用于大规模交通流和高保真车辆动力学
机构 * University of Tennessee, Knoxville, USA（田纳西大学，基洛纳分校）
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出一个面向高程的二维/三维协同模拟框架，结合SUMO与CARLA，通过融合道路网络和高程数据，实现高保真自动驾驶车辆测试的物理一致环境。
数字孪生监督强化学习框架用于自主水下导航
机构 * DGA Techniques Navales - Direction Générale de l’Armement（法国国防总局海军技术部） ； LIS, CNRS, Aix-Marseille University（里尔研究所、国家科学研究中心、阿维尼昂-马赛大学）
专题命中 仿真评测 ：occupancy(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出基于PPO算法的数字孪生监督强化学习框架，用于提升水下自主导航的鲁棒性和适应性。
增量通用混合A*
机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Technion-Israel Institute of Technology（技术ion-以色列理工学院）
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 Incremental Generalized Hybrid A*通过动态组织顶点扩展，提高了复杂动态下的实时规划效率。
Comments 8 pages, 7 figures, Accepted to IEEE RA-L, Nov 2025
FreeGen: 用于自由视角驾驶场景合成的前馈重建-生成协同训练
机构 * School of Electronic and Computer Engineering, Peking University（电子与计算机工程学院，北京大学）
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 FreeGen通过重建-生成协同训练框架，提升自由视角驾驶场景合成的插值一致性与外推真实感，实现最先进的性能。
Comments Novel View Synthesis, Driving Scene, Free Trajectory, Image Generation
你是机器人吗？通过行为分析检测自动驾驶汽车
机构 * NEC Laboratories Europe GmbH（NEC欧洲实验室） ； Flyhound Co.（Flyhound公司） ； i2CAT Foundation（i2CAT基金会） ； Amazon Global Robotics - EU Innovation Lab（亚马逊全球机器人-欧盟创新实验室）
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出了一种通过摄像头图像和状态信息自动识别自动驾驶车辆的框架，利用CARLA模拟器创建数据集并测试其识别准确率，达到80%-93%的识别效果。
DGGT：利用未定位图像实现动态驾驶场景的前馈4D重建
机构 * AIR, Tsinghua University（清华人工智能研究院） ； Xiaomi EV（小米电动车） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院）
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 DGGT通过前馈方法实现无姿态动态驾驶场景的4D重建，结合3D高斯地图和轻量级动态头，提升重建速度与性能。
QuantumCanvas：一种用于原子相互作用视觉学习的多模态基准
机构 * Texas A&M University（德克萨斯大学） ； Ankara University（安卡拉大学） ； Texas A&M University at Qatar（德克萨斯大学（卡塔尔）） ； Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·卡西姆大学）
专题命中 仿真评测 ：occupancy(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 QuantumCanvas通过多模态基准统一轨道物理与视觉表示学习，为学习可转移的量子相互作用提供了系统且可解释的基础。
一种用于自动驾驶赛车的模拟基准测试平台
机构 * UC San Diego（斯克里普斯海洋研究所） ； TU-Graz（格拉茨技术大学） ； Unimore（乌尔比诺大学） ； Know-Center GmbH（Know-Center公司）
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出基于Assetto Corsa的赛车模拟平台，用于测试和评估强化学习与模型预测控制算法，结合人类驾驶数据集和离线RL设置，推动自动驾驶赛车技术发展。
Comments Project page and code can be found at: \url{https://assetto-corsa-gym.github.io/}
Journal ref Advances in Neural Information Processing Systems 37 (NeurIPS 2024)
RoadSceneBench: 一个轻量级的中层道路场景理解基准
机构 * Baidu Inc（百度公司）
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 RoadSceneBench提出一种轻量级基准，通过HRRP-T框架提升道路场景的视觉推理能力，实现结构一致性和时间一致性，推动自动驾驶感知发展。
4DWorldBench: 一种用于3D/4D世界生成模型的综合评估框架
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Beijing Zhongguancun Academy（北京中关村学院）
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 4DWorldBench提出了一种用于评估3D/4D世界生成模型的综合框架，通过四个维度评估模型的感知质量、条件对齐、物理真实性和一致性，支持多模态输入并整合多种评估方法。
HABIT: 交互交通中的人类行为基准
机构 * Intelligent Vehicles Lab, Munich University of Applied Sciences（智能车辆实验室，慕尼黑应用科学大学）
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 HABIT是一个高保真度的交互交通人类行为基准，通过整合现实人类运动数据提升自动驾驶模拟的真实性，揭示现有自动驾驶代理在复杂场景下的性能缺陷。
Comments Accepted to WACV 2026. This is the pre-camera-ready version
多目标强化学习在水资源管理中的应用
机构 * Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） ； Utrecht University（乌特勒支大学）
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出利用多目标强化学习解决尼罗河流域水资源管理问题，发现专门方法在实际应用中优于现有MORL算法，揭示了其在现实场景中的可扩展性问题。
Comments Accepted to AAMAS 2025
Sim2Real Diffusion：利用基础视觉语言模型实现自适应自动驾驶
机构 * Department of Automotive Engineering, Clemson University International Center for Automotive Research (CU-ICAR)（汽车工程系，克莱姆森大学国际汽车研究中心（CU-ICAR））
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出Sim2Real Diffusion框架，利用基础视觉语言模型实现自动驾驶的跨领域适应，通过条件潜在扩散提升sim2real转换性能。
Comments Accepted in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)
Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 1, pp. 177-184, Jan. 2026
机构 * Physical Sciences Heriot Watt University Dubai, UAE（物理科学 哈罗伊特沃特大学 迪拜, 英国） ； Computer Sciences Heriot Watt University Dubai, UAE（计算机科学 哈罗伊特沃特大学 迪拜, 英国）
专题命中 仿真评测 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV
专题命中 仿真评测 ：self-driving(abstract)；分类 cs.RO
机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； Waytous ； Tsinghua University（清华大学） ； PhiGent Robotics（PhiGent机器人） ； Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学人工智能与机器人研究所） ； GigaAI ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所）
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV
Comments This paper has been accepted by IROS 2025
机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Toyota Research Institute（丰田研究机构）
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO
机构 * MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； TRI（丰田研究机构） ； MIT LIDS（麻省理工学院领导力与决策科学实验室）
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO
机构 * school of City University of Hong Kong（香港城市大学城市学院）
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO
机构 * University of Washington, Seattle（华盛顿大学）
专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.AI
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