自动驾驶

Bayesian Active Inference for Intelligent UAV Anti-Jamming and Adaptive Trajectory Planning

基于贝叶斯主动推断的智能无人机抗干扰与自适应轨迹规划

Ali Krayani, Seyedeh Fatemeh Sadati, Lucio Marcenaro, Carlo Regazzoni

机构 * University of Genoa（热那亚大学） ； Italian National Inter-University Consortium for Telecommunications (CNIT)（意大利国家大学电信联合体（CNIT）） 纠错

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

AI总结 本文提出基于贝叶斯主动推断的无人机抗干扰与自适应轨迹规划方法，通过结合专家示范与概率生成模型，实现高层规划与底层策略的协同，有效减少干扰并提升任务效率。

Comments This paper has been accepted for the 2026 IEEE Consumer Communications & Networking Conference (IEEE CCNC 2026)

iMotion-LLM: Instruction-Conditioned Trajectory Generation

iMotion-LLM：基于指令的轨迹生成

Abdulwahab Felemban, Nussair Hroub, Jian Ding, Eslam Abdelrahman, Xiaoqian Shen, Abduallah Mohamed, Mohamed Elhoseiny

机构 * King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（卡塔尔国王阿卜杜勒阿齐兹大学科学与技术学院） ； Meta Reality Labs（Meta现实实验室） 纠错

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

AI总结 iMotion-LLM通过结合预训练LLM与轨迹预测模块，实现基于文本指令的交互式运动生成，提升自动驾驶中的轨迹生成准确性和安全性。

Scenario-aware Uncertainty Quantification for Trajectory Prediction with Statistical Guarantees

面向场景的不确定性量化用于轨迹预测的统计保证

Yiming Shu, Jiahui Xu, Linghuan Kong, Fangni Zhang, Guodong Yin, Chen Sun

机构 * Department of Data and Systems Engineering, the University of Hong Kong（数据与系统工程系，香港大学） ； Faculty of Science and Technology, University of Macau（科学与技术学院，澳门大学） ； School of Mechanical Engineering, Southeast University（机械工程学院，东南大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种面向场景的不确定性量化框架，通过CopulaCPTS生成预测区间并评估轨迹可靠性，以提升自动驾驶系统在复杂环境中的安全性。