自动驾驶

Vision-Language Assistant for Emotional Reactions to Risky Driving

用于对危险驾驶产生情感反应的视觉语言助手

Harine Choi, Eun Hak Lee, Zhengzhong Tu

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

AI总结 研究针对现有自动驾驶视觉语言模型忽视情感维度与用户体验的问题，提出KYA系统。它由视觉模块（用YOLOv8变体检测危险行为并提取指标生成日志）和语言模块（依情感基调设置生成回应）组成，经实验评估表现良好，为车载人工智能带来新范式。

Comments Transportation Research Record. Advance online publication (2026)

A Deployed Hybrid Vehicle-in-the-Loop Platform for Validating Cooperative Perception

一种用于验证协同感知的已部署混合车辆在环平台

Anastasia Bolovinou, Giorgos Hadjipavlis, Markos Antonopoulos, Panagiotis Tachtalis, Konstantinos Petousakis, Konstantinos Lazaridis, Alexandros Siskos, Bill Roungas, Angelos Amditis

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 该研究提出一种通过V2X消息管道耦合真实车辆与数字孪生的混合车辆在环平台，用于验证协同感知。在多车辆场景测试，表征不同条件下CP工作负载，结果显示CP能扩视野、提召回率，定位不确定性在一定阈值后成主要误差源，还规划了平台向地中海ODD测试服务发展轨迹。

Comments 4 pages, 5 figures, to be presented in the IEEE ITSC 2026 Industry Track

DiffGI: Differentiable Geometry Images for High-Fidelity Thin-Shell 3D Generation

DiffGI：用于高保真薄壳3D生成的可微几何图像

Eungjune Shim, Hansol Lee, Eunjung Ju

机构 * CLO Virtual Fashion Inc.（CLO虚拟时尚公司） 纠错

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 DiffGI针对现有3D生成模型问题，提出端到端3D到2D映射框架，用连续函数取代二进制图，引入可微算法，训练相关模型，在薄壳3D生成中实现高保真、高精度，减少计算资源需求。

Comments Accepted to ECCV 2026

LARAD: Layout-Aware Road Anomaly Detection via Spatial-Logic Reasoning

LARAD：通过空间逻辑推理进行布局感知道路异常检测

Shiyi Mu, Xujie Chen, Shugong Xu

机构 * Shanghai University（上海大学） ； Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学） 纠错

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

AI总结 针对自动驾驶中异常检测问题，提出LARAD方法，通过空间逻辑推理，引入SLVS管道生成训练样本，并用轻量级注意力分支增强分割网络，显著提升对逻辑异常的鲁棒性，保持单模型架构高效率并达新的技术水平。

Edge Physical AI Deployment of Vision Transformers on Heterogeneous Edge GPU Targeting Autonomous Vehicles

针对自动驾驶车辆在异构边缘GPU上进行视觉Transformer的边缘物理AI部署

Ashiyana Abdul Majeed, Mahmoud Meribout, Neethu Joseph, Abel Kidane Haile, Mohammad Abdullah Al Faruque

机构 * Jetson-aware embedded deep learning inference（Jetson-aware嵌入式深度学习推理） 纠错

专题命中 感知 ：driving perception(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对自动驾驶车辆在异构边缘GPU上部署视觉Transformer的问题，提出硬件感知的H-FraDS方法，通过固定调度比率路由帧，适配组件，结合OFA，实现高效推理，提升了帧率、吞吐量并满足实时操作要求。

Comments 14 pages, 15 figures, This work has been submitted to IEEE for possible publication

TopoExplore: Topological Discrimination for Archive-Based Exploration

TopoExplore：基于存档探索的拓扑判别

Jason Carlson

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对基于存档探索方法未考虑边界后区域能否进入的问题，提出TopoExplore，通过周期性拓扑遍历增强单元格选择，在MiniGrid套件等实验中取得加速效果，证明拓扑感知选择在区分封闭结构及开放覆盖区域均有优势。

CILC: Cryptographically-secure Inter-agent Loop Closure Candidate Detection for Multi-Agent Collaborative SLAM

CILC：用于多智能体协作SLAM的加密安全的智能体间闭环候选检测

Andrew Fishberg, Yixuan Jia, Jonathan P. How

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究多智能体协作SLAM中智能体间闭环候选检测问题，提出CILC系统，利用安全多方计算仅对隐私敏感且计算量轻的GD相似性比较步骤进行加密处理，在模拟和硬件实验中验证其能保持实时性、通信可行并减轻信息泄露。

DDStereo: Efficient Dual Decoder Transformers for Stereo 3D Road Anomaly Detection

DDStereo: 用于立体3D道路异常检测的高效双解码器Transformer

Shiyi Mu, Zichong Gu, Zhiqi Ai, Yilin Gao, Shugong Xu

机构 * Shanghai University（上海大学） ； Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学） 纠错

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

AI总结 提出DDStereo，一种双解码器立体Transformer，通过轻量级解码器分支和紧凑视差特征提取器，实现实时开放集3D目标检测，在封闭和开放集协议下均达到最先进精度。

Comments Accepted by ECCV2026

Framework and Multi-modal Dataset for Roadwork Zone Detection and Geo-localization

道路施工区域检测与地理定位的框架和多模态数据集

Zhiran Yan, Yutong Xin, S Shyam Shenoi, Rui Song, Gordon Elger

机构 * Institute of Innovative Mobility (IIMo), Technical University Ingolstadt of Applied Sciences（应用科学英戈尔施塔特技术大学创新移动研究所） ； Fraunhofer Institute for Transportation and Infrastructure Systems IVI（弗劳恩霍夫交通与基础设施系统研究所IVI） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

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

AI总结 针对自动驾驶中高清地图缺乏道路施工区域等半静态信息的问题，提出包含模拟和真实数据的多模态数据集及检测与地理定位管道，经实验验证该方法在检测及坐标转换上效果良好。

Comments Accepted to IEEE IV25. The RZDG dataset and code can be found at: https://github.com/chrisyan/RZDG

TRISTAR: Triple-Signal Stair Recognition and Vision-Only Indoor Navigation for Search-and-Rescue Micro-UAVs

TRISTAR：用于搜索救援微型无人机的三重信号楼梯识别与仅视觉室内导航

Octavian Gîngu, Stelian Spînu

机构 * Military Technical Academy（军事技术学院） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究为低成本无人机提出仅基于单目视觉的室内导航框架。结合深度估计、传统计算机视觉和轻量级深度学习模型。核心方法是TRISTAR三重传感器融合，贡献是实现可靠室内探索与楼梯穿越，无需特殊测距硬件。

Comments 10 pages, 7 figures. Project repository available at: https://github.com/tavigingu/HawkOps-Indoor-Drone-Navigation-and-TRISTAR-Stair-Climbing

Occluding the Solution Space: Planner-Agnostic Adversarial Attacks on Tolerance-Aware Manipulation

遮挡解空间：针对容错感知操纵的与规划器无关的对抗攻击

Keke Tang, Tianyu Hao, Weilong Peng, Hao Jiang, Feng Wu, Peican Zhu, Jianmin Ji, Zhihong Tian

机构 * Guangzhou University（广州大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） 纠错

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出针对容错感知操纵的与规划器无关攻击框架，通过运动学占用热图刻画机器人能力，将攻击设为预算最大覆盖优化，实验表明该方法能可靠引发规划失败，优于基线。

Comments Accepted by IROS'2026

Hope for the Best, Prepare for the Worst: Occlusion-Aware Contingency Planning for Autonomous Vehicles

抱最好的希望，做最坏的打算：自动驾驶车辆的遮挡感知应急规划

Truls Nyberg, Anna Gautier, Jana Tumova

机构 * KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） ； Traton AB（特拉顿集团） ； Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） ； Univeristy of Gothenburg（哥德堡大学） 纠错

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

AI总结 针对城市环境中自动驾驶车辆面临的遮挡风险，提出正式的遮挡感知轨迹规划框架，基于可达性分析方法，集成树形运动规划器，减少保守性并保障安全，在模拟场景中验证有效性。

Beyond Line of Sight: Hybrid Validation of V2X Collective Perception in Complex Scenarios

超越视线：复杂场景中V2X集体感知的混合验证

Markos Antonopoulos, Anastasia Bolovinou, Bill Roungas, Elena Daskalaki, Angelos Amditis

机构 * European Union（欧盟） 纠错

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出一种概率框架和混合验证方法，通过贝叶斯融合算法扩展感知范围，在环形交叉口场景中实现视场覆盖增加260%，占用单元召回率从0.82提升至0.94。

Comments 6 pages, 4 figures, to be presented in ITS World 2026

Towards Robustness against Typographic Attack with Training-free Concept Localization

基于训练无关的概念定位实现对抗印刷体攻击的鲁棒性

Bohan Liu, Wenqian Ye, Guangzhi Xiong, Zhenghao He, Sanchit Sinha, Aidong Zhang

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

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

AI总结 提出一种无需训练的可解释性方法，通过分析注意力头对词汇和语义的编码差异，定位并干预ViT中的词汇偏置电路，从而在不额外训练的情况下显著提升对印刷体攻击的鲁棒性。

Comments 15 pages main text, provisionally accepted to ECCV 2026

MapDreamer: Aerial Imagery Conditioned Latent Diffusion for Lane-Level Map Generation

MapDreamer: 基于航空影像条件潜扩散的车道级地图生成

Julian Brandes, Philipp Crocoll, Wolfram Burgard

机构 * Department CSAI at University of Technology Nuremberg（纽伦堡工业大学CSAI系） ； Robert Bosch GmbH（罗伯特·博世有限公司） 纠错

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

AI总结 提出MapDreamer，一种从单张航空影像直接生成带显式拓扑的车道级矢量地图的生成扩散模型，通过变分自编码器学习车道中心线及其拓扑的紧凑潜表示，并利用基于Transformer的潜扩散模型预测图结构，在几何和拓扑保真度上优于非生成基线。

Comments Accepted at ECCV 2026

ReScene: Structured Indoor Scene Reconstruction from Multi-View Captures

ReScene: 基于多视角图像的结构化室内场景重建

Haoran Xu, Lechao Zhang, Daoguo Dong, Yan Gao, Xin Tan

机构 * School of Computer Science and Technology, East China Normal University（华东师范大学计算机科学与技术学院） ； Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身智能研究院） 纠错

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出ReScene框架，通过层级视图选择和关系感知组装，解决多视角场景重建中跨视角关系融合与物理一致性难题，在ScanNet上实现几何、渲染和感知质量的最优性能。

Understanding Cross-Rig Generalization in Automotive Perception: a Multi-Rig Benchmark and Rig Variation Metrics

理解自动驾驶感知中的跨传感器配置泛化：多配置基准与配置变化度量

Tim Alexander Bader, Tim Dieter Eberhardt, Maximilian Dillitzer, Wilhelm Stork

机构 * Dept. of Highly Automated and Assisted Driving, Dr. Ing. h.c. F. Porsche AG（保时捷股份公司高度自动化与辅助驾驶部门） ； Institute for Information Processing Technologies, Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院信息处理技术研究所） ； Faculty of Mobility and Technology, Esslingen University of Applied Sciences（埃斯林根应用科学大学移动性与技术学院） 纠错

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

AI总结 针对自动驾驶感知中传感器配置变化导致的领域差距，构建了包含14种系统化相机配置的基准，提出两种基于标定的配置描述符（配置方差和配置对比距离），实验证明几何配置差异与性能变化强相关。

Comments Accepted at ECCV 2026; Project Page: https://badertim.github.io/plentiful-carla-camera-rigs

KRVF: A Source-Aware Semantic Voxel World Representation for Edge Mobile Manipulation

KRVF：面向边缘移动操作的源感知语义体素世界表示

Runfeng Ling

机构 * The University of Manchester（曼彻斯特大学） 纠错

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出KRVF，一种源感知语义体素表示，用于边缘移动操作，通过任务导向体素编码占用、语义、时间新鲜度和证据源，实现深度故障感知推理和映射-感知闭环。

Comments Technical report, 9 pages, 3 figures

Learning Robot Visual Navigation in Crowds via Intention-Aware Scene Representations

通过意图感知场景表示学习机器人在人群中的视觉导航

Han Bao, Bingyi Xia, Hanjing Ye, Yu Zhan, Hao Cheng, Baozhi Jia, Wenjun Xu, Jiankun Wang

机构 * Shenzhen Key Laboratory of Robotics Perception and Intelligence, Department of Electronic and Electrical Engineering, SUSTech（南方科技大学电子与电气工程系深圳市机器人感知与智能重点实验室） ； Jiaxing Research Institute, SUSTech（南方科技大学嘉兴研究院） ； Research Institute of MA&EI, Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室机器人与人工智能研究所） 纠错

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出iCrowdNav方法，利用时空编码器和Intent-Interact Former从视觉观测中提取场景占用特征和人体姿态意图，通过深度强化学习实现高效人群导航。

Beyond a Shadow of a Doubt: Close Proximity Geometry Reconstruction Using FMCW Radar Shadow Effects

不容置疑：利用FMCW雷达阴影效应进行近距离几何重建

Felix de Trogoff du Boisguezennec, Benjamin Ramtoula, Daniele De Martini

机构 * Oxford Robotics Institute, University of Oxford, UK（牛津大学机器人研究所，英国） ； ETH Zurich, Switzerland（瑞士苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对恶劣环境下感知退化问题，提出利用车辆底盘遮挡形成的雷达阴影恢复近处细长垂直物体的三维倾斜角度，通过解析闭式映射实现，仿真和实验验证了可行性。

Pocket-SLAM: Rendering-Area-Aware Pruning for Memory-Efficient 3DGS-SLAM

Pocket-SLAM：面向内存高效的3DGS-SLAM的渲染区域感知剪枝

Leshu Li, Jie Peng, Yang Zhao

机构 * University of Minnesota, Twin Cities（明尼苏达大学双城分校） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 提出一种渲染区域感知的剪枝策略，根据高斯点对有效渲染区域的贡献进行选择性移除，在EuRoC和KITTI数据集上实现超过60%的内存减少和2倍以上的FPS提升，同时保持定位与建图精度。

Comments 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation(ICRA)

Non-line-of-sight imaging with arbitrary relay surface geometries via 3D Gaussian Transient Rendering

基于3D高斯瞬态渲染的任意中继曲面几何非视距成像

Yi Wang, Ziyu Zhan, Yuran Wang, Hao Wang, Qiang Liu, Zuoqiang Shi, Lingyun Qiu, Xing Fu

机构 * Department of Precise Instrument, Tsinghua University（清华大学精密仪器系） ； Department of Electrical Engineering, City University of Hong Kong（香港城市大学电子工程系） ； Yau Mathematical Science Center, Tsinghua University（清华大学姚期智科学中心） 纠错

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

AI总结 针对非视距成像中中继曲面形状任意且采样稀疏的问题，提出一种无几何假设的LOS引导NLOS成像方法，利用3D高斯原语和可微分瞬态渲染实现端到端优化，在真实数据上达到最先进的重建保真度。

SCAN-Planner: Spatial Collision-Aware Local Planning for Route-Guided Long-Range Quadruped Navigation

SCAN-Planner：用于路线引导的远程四足导航的空间碰撞感知局部规划

Han Zheng, Zhe Chen, Yiwen Fu, Ming Yang, Tong Qin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出SCAN-Planner框架，通过偏航感知双圆柱足迹和投影A*搜索实现空间碰撞感知的局部规划，在密集杂乱、3D非结构化环境和远程导航中生成安全平滑轨迹。

EventDrive: Event Cameras for Vision-Language Driving Intelligence

EventDrive: 用于视觉-语言驾驶智能的事件相机

Dongyue Lu, Rong Li, Ao Liang, Lingdong Kong, Wei Yin, Lai Xing Ng, Benoit R. Cottereau, Camille Simon Chane, Wei Tsang Ooi

机构 * NUS（新加坡国立大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Horizon Robotics（地平线机器人） ； A*STAR, I2R（新加坡科技研究局，资讯通信研究院） ； IPAL, CNRS IRL 2955, Singapore（IPAL，法国国家科学研究中心国际联合实验室2955，新加坡） ； University Toulouse, CNRS, CerCo, Toulouse, France（图卢兹大学，法国国家科学研究中心，CerCo，法国图卢兹） ； ETIS UMR 8051, CY Cergy Paris University, ENSEA, CNRS, France（ETIS UMR 8051，CY塞尔吉-巴黎大学，ENSEA，法国国家科学研究中心，法国） 纠错

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

AI总结 提出EventDrive基准和模型套件，通过多时域事件金字塔和时域混合专家模块融合事件流与RGB帧，在感知、理解、预测和规划四维度提升驾驶推理性能。

Comments CVPR2026, 34 pages, 15 figures, 15 tables, project page: https://dylanorange.github.io/projects/eventdrive

LAGO Policy: Latency-Aware Asynchronous Diffusion Policies with Goal-Directed Collision-Free Planning for Smooth Manipulation

LAGO策略：面向平滑操作的延迟感知异步扩散策略与目标导向无碰撞规划

Guowei Shi, Xupeng Xie, Yiming Luo, Jian Guo, Jun Ma, Boyu Zhou

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； International Digital Economy Academy（国际数字经济学院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

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

AI总结 提出LAGO策略，通过延迟感知条件引导和时空轨迹优化，解决异步扩散策略的间断和碰撞问题，实现平滑安全的操作。

Comments 8 pages, 8 figures

FLAP: FOV-Constrained Active Perception Planning for Prior-Map-Free 3D Navigation

FLAP: 面向无先验地图3D导航的视场约束主动感知规划

Mengke Zhang, Sitong Li, Tiancheng Lai, Ruitian Pang, Mingxuan Zhang, Qingcheng Chen, Fei Gao, Chao Xu, Yanjun Cao

机构 * The State Key Laboratory of Industrial Control Technology, College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院工业控制技术国家重点实验室） ； Huzhou Institute, Zhejiang University（浙江大学湖州研究院） ； Huzhou Key Laboratory of Autonomous System（湖州市自动驾驶系统重点实验室） ； Shanghai Institute of Special Equipment Inspection and Technical Research Co., Ltd（上海市特种设备监督检验技术研究院有限公司） 纠错

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

AI总结 提出一种将主动感知直接融入轨迹优化的规划框架，通过传感器坐标系下的视场几何约束和速度触发机制，在保证安全的同时提升效率，并支持任意3D机动。

Comments 18 pages, 19 figures

BRDFusion: Physics Meets Generation for Urban Scene Inverse Rendering

BRDFusion：物理与生成结合的城市场景逆渲染

Yi-Ruei Liu, Jie-Ying Lee, Zheng-Hui Huang, Yu-Lun Liu, Chih-Hao Lin

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University ； University of Illinois Urbana-Champaign ； National Taiwan University 纠错

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

AI总结 提出BRDFusion框架，结合物理建模与生成先验，实现城市场景逆渲染，在保持物理一致性的同时修复伪影，支持新视角重光照、夜间模拟和动态物体编辑。

Comments Project page: https://shigon255.github.io/brdfusion-page/

G2IA: Geometry-Guided Instance-Aware Retrieval and Refinement for Cross-Modal Place Recognition

G2IA: 几何引导的实例感知跨模态地点识别检索与精炼

Xianyun Jiao, Jingyi Xu, Zhongmiao Yan, Xieyuanli Chen, Ling Pei

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出G2IA框架，通过几何引导的实例感知检索和跨模态局部形状与空间布局验证，解决图像到点云地点识别中的模态差异和感知混淆问题。

Task-Aware Environment Augmentation for Reliable Navigation via Shielded Conditional Diffusion

任务感知的环境增强：通过屏蔽条件扩散实现可靠导航

Bharawee Phoompho, Gokul Puthumanaillam, Yan Miao, Ruben Hernandez, Tim Bretl, Sayan Mitra, Melkior Ornik

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 针对部分可观测环境下的轨迹规划可靠性问题，提出任务感知的环境增强方法SCoDA，利用条件扩散模型学习最优视觉标记布局，通过屏蔽采样引导标记放置，提升轨迹执行可靠性和完成时间。

Y-BotFrame: An Extensible Embodied Agent Framework for Quadruped Robot Assistants

Y-BotFrame：一种用于四足机器人助手的可扩展具身智能体框架

Luyao Zhang, Ke Li, Yuan Ding, Xulong Zhao, Guo Yu, Chengwei Yan, Fuyu Dong, Jiawei Hu, Di Wang, Nan Luo, Gang Liu, Quan Wang

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出Y-BotFrame框架，集成多模态感知与大语言模型认知核心，将自然语言指令映射为可执行任务单元，实现无遥控器的人机协作，支持模块化扩展。