自动驾驶

ResAD: Normalized Residual Trajectory Modeling for End-to-End Autonomous Driving

ResAD：用于端到端自动驾驶的归一化残差轨迹建模

Zhiyu Zheng, Shaoyu Chen, Haoran Yin, Xinbang Zhang, Jialv Zou, Xinggang Wang, Qian Zhang, Lefei Zhang

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； Horizon Robotics ； School of EIC, Huazhong University of Science & Technology（华中科技大学电子信息学院） 纠错

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 ResAD通过归一化残差轨迹建模简化端到端自动驾驶学习任务，提升规划性能。

Multi-Timescale Hierarchical Reinforcement Learning for Unified Behavior and Control of Autonomous Driving

多尺度分层强化学习用于自动驾驶的统一行为与控制

Guizhe Jin, Zhuoren Li, Bo Leng, Ran Yu, Lu Xiong, Chen Sun

机构 * School of Automotive Studies, Tongji University（同济大学汽车学院） ； Department of Data and Systems Engineering, University of Hong Kong（香港大学数据与系统工程系） 纠错

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出多尺度分层强化学习方法，通过分层策略结构统一生成运动引导和控制指令，提升自动驾驶的效率、一致性和安全性。

Comments 8 pages, accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RAL)

Occlusion-Aware Contingency Safety-Critical Planning for Autonomous Driving

遮挡感知的应急安全关键规划用于自动驾驶

Lei Zheng, Rui Yang, Minzhe Zheng, Zengqi Peng, Michael Yu Wang, Jun Ma

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； School of Engineering（工程学院） ； Cheng Kar-Shun Robotics Institute（陈家顺机器人研究所） 纠错

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种遮挡感知的应急安全关键规划方法，通过可达性分析和递推规划框架提升自动驾驶在动态遮挡环境中的安全性和效率。

Comments 14 pages, 9 figures

Autonomous Vehicle Path Planning by Searching With Differentiable Simulation

通过可微模拟进行自动驾驶路径规划

Asen Nachkov, Jan-Nico Zaech, Danda Pani Paudel, Xi Wang, Luc Van Gool

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出DSS框架，利用可微模拟器Waymax进行路径规划，通过梯度下降优化动作序列，提升自动驾驶的跟踪和路径规划精度。

CubeletWorld: A New Abstraction for Scalable 3D Modeling

CubeletWorld: 一种可扩展3D建模的新抽象

Azlaan Mustafa Samad, Hoang H. Nguyen, Lukas Berg, Henrik Müller, Yuan Xue, Daniel Kudenko, Zahra Ahmadi

机构 * L3S Research Center（L3S研究所以） ； Leibniz University Hannover（汉诺威莱布尼茨大学） ； University of Tennessee at Chattanooga（田纳西大学查塔努加分校） ； PLRI Medical Informatics Institute（医学信息学研究所） ； Hannover Medical School（汉诺威医学院） 纠错

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 CubeletWorld通过离散3D网格空间单元实现可扩展的城市建模，提升隐私保护和跨区域通用性。

Comments 10 pages, 5 figures

End-to-End Visual Autonomous Parking via Control-Aided Attention

端到端视觉自主泊车 via 控制辅助注意力

Chao Chen, Shunyu Yao, Yuanwu He, Feng Tao, Ruojing Song, Yuliang Guo, Xinyu Huang, Chenxu Wu, Liu Ren, Chen Feng

机构 * New York University（纽约大学） ； Bosch Research（博世研究） 纠错

专题命中 规划控制 ：BEV(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 CAA-Policy通过控制辅助注意力机制实现端到端视觉自主泊车，提升控制与感知的协同，增强策略的鲁棒性和可解释性。

Normative active inference: A numerical proof of principle for a computational and economic legal analytic approach to AI governance

规范性主动推断：一种计算和经济法律分析方法用于AI治理的数值原理证明

Axel Constant, Mahault Albarracin, Karl J. Friston

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)

AI总结 本文提出通过设计监管实现合法且规范敏感的AI行为，利用主动推断框架模拟自动驾驶场景，展示法律规范对AI代理决策的影响。

Comments 19 pages, 6 figures, 1 box

Physically Informed Bayesian Retrieval of SWE and Snow Depth in Forested Areas from Airborne X And Ku-Band SAR Measurements

基于物理的贝叶斯森林区SWE和积雪深度检索方法

Siddharth Singh, Carrie Vuyovich, Ana P. Barros

专题命中 规划控制 ：LiDAR(abstract)

AI总结 本研究提出了一种基于物理的贝叶斯方法，利用双频SAR观测数据在森林区实现SWE和积雪深度的高精度检索。

Comments 44 pages, 20 figures, submitted to remote sensing of environment

Structural phase transitions in the van der Waals ferromagnets Fe$_x$Pd$_{y}$Te$_2$

van der Waals铁磁体Fe$_x$Pd$_{y}$Te$_2$的结构相变

Rafaela F. S. Penacchio, Siham Mohamed, Sérgio L. Morelhão, Sergey L. Bud'ko, Paul C. Canfield, Tyler J. Slade

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 研究了Fe$_x$Pd$_{y}$Te$_2$的结构相变和磁性特性，发现其在特定温度范围内发生结构相变，并具有铁磁性特性。

On a Reinforcement Learning Methodology for Epidemic Control, with application to COVID-19

关于流行病控制的强化学习方法论，应用于新冠疫情

Giacomo Iannucci, Petros Barmpounakis, Alexandros Beskos, Nikolaos Demiris

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文提出了一种结合贝叶斯推断与强化学习的流行病控制方法，通过实时数据驱动决策，有效降低ICU负担，应用于新冠疫情控制。

Comments Submitted to Statistics and Computing. Approx. 26 pages, 10 figures