2026年5月,复旦大学可信具身智能研究院与上海交大团队在CVPR 2026上发表论文《Spatial Retrieval Augmented Autonomous Driving》,提出为自动驾驶系统引入“空间记忆”的新方法。研究通过结合车辆GPS和位姿信息,检索当前位置的街景图、卫星图等地理图像,并将其与车载传感器数据融合,增强道路结构理解能力。实验表明,该方法在静态任务(如在线建图、占用预测)中表现显著提升,例如MapTR的mAP从50.3提升至61.2,但在动态目标检测中帮助有限。研究还设计了可靠性估计模块,解决地理图像可能过时或错位的问题。这一成果标志着自动驾驶从单纯依赖实时感知转向“实时感知+历史地理记忆”结合的新范式,为复杂场景下的安全性提供重要补充。
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