自动驾驶

CauTraj: A Causal-Knowledge-Guided Framework for Lane-Changing Trajectory Planning of Autonomous Vehicles

CauTraj：一种融合因果知识的车道变换轨迹规划框架

Cailin Lei, Haiyang Wu, Yuxiong Ji, Xiaoyu Cai, Yuchuan Du

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

AI总结 CauTraj通过整合因果知识提升自动驾驶车辆车道变换轨迹规划的精度与稳定性。

LLaViDA: A Large Language Vision Driving Assistant for Explicit Reasoning and Enhanced Trajectory Planning

LLaViDA: 一种用于显式推理和增强轨迹规划的大型语言视觉驾驶助手

Yudong Liu, Spencer Hallyburton, Jiwoo Kim, Yueqian Lin, Yiming Li, Qinsi Wang, Hui Ye, Jingwei Sun, Miroslav Pajic, Yiran Chen, Hai Li

机构 * Duke University（杜克大学） ； Georgia State University（佐治亚州立大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 LLaViDA通过视觉-语言模型实现显式推理和轨迹规划，提升自动驾驶的轨迹规划性能。

Are All Data Necessary? Efficient Data Pruning for Large-scale Autonomous Driving Dataset via Trajectory Entropy Maximization

所有数据都必要吗？通过轨迹熵最大化实现大规模自动驾驶数据集的高效数据修剪

Zhaoyang Liu, Weitao Zhou, Junze Wen, Cheng Jing, Qian Cheng, Kun Jiang, Diange Yang

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

AI总结 本文提出通过轨迹熵最大化实现自动驾驶数据集的高效数据修剪，减少数据量的同时保持模型性能。

Comments 7 pages, 4 figures

Trajectory Planning for UAV-Based Smart Farming Using Imitation-Based Triple Deep Q-Learning

基于模仿学习的三重深度Q学习用于无人机智能农业的轨迹规划

Wencan Mao, Quanxi Zhou, Tomas Couso Coddou, Manabu Tsukada, Yunling Liu, Yusheng Ji

机构 * National Institute of Informatics（国立信息研究所） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Pontificia Universidad Católica de Chile（智利天主教大学） ； China Agricultural University（中国农业大学） 纠错

专题命中 规划控制 ：trajectory planning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于模仿学习的三重深度Q学习算法，用于提升无人机在智能农业中的轨迹规划性能，实验显示其在杂草识别和数据收集方面均优于传统方法。

Hybrid Dynamics Modeling and Trajectory Planning for a Cable-Trailer System with a Quadruped Robot

混合动力学建模与电缆-拖车系统四足机器人的轨迹规划

Wentao Zhang, Shaohang Xu, Gewei Zuo, Bolin Li, Jingbo Wang, Lijun Zhu

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（人工智能与自动化学院，华中科技大学） ； Department of Data Science, City University of Hong Kong（数据科学系，城市大学） ； Embodied AI Center of Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室具身智能中心） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种混合动力学模型和搜索算法，用于四足机器人与电缆-拖车系统的轨迹规划，通过几何多边形碰撞避免约束实现安全高效的运动控制。

Comments 8 pages, 8 figures, Accept by RA-L 2025

Agile and Safe Trajectory Planning for Quadruped Navigation with Motion Anisotropy Awareness

具备运动各向异性意识的四足机器人导航轨迹规划

Wentao Zhang, Shaohang Xu, Peiyuan Cai, Lijun Zhu

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology, China（华中科技大学人工智能与自动化学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种考虑四足机器人运动各向异性的导航框架，通过轨迹生成与优化提升导航效率和安全性。

Comments 8 pages, 6 figures, submitted to 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

EIA-SEC: Improved Actor-Critic Framework for Multi-UAV Collaborative Control in Smart Agriculture

EIA-SEC：改进的Actor-Critic框架用于智能农业多无人机协同控制

Quanxi Zhou, Wencan Mao, Yilei Liang, Manabu Tsukada, Yunling Liu, Jon Crowcroft

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； National Institute of Informatics（国家信息研究所） ； The University of Cambridge（剑桥大学） ； China Agricultural University（中国农业大学） 纠错

专题命中 规划控制 ：trajectory planning(abstract)

AI总结 EIA-SEC框架通过精英模仿和共享批评机制，提升多无人机在智能农业中的协同控制性能。

Prioritized Constraints in Optimization-Based Control

优化控制中的优先约束

Daniel Arnström, Gianluca Garofalo

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

AI总结 本文提出了一种高效的求解器，用于处理优化控制中优先级不同的约束问题，并在自动驾驶中验证了其有效性。