自动驾驶

DRO-EDL-MPC: Evidential Deep Learning-Based Distributionally Robust Model Predictive Control for Safe Autonomous Driving

DRO-EDL-MPC：基于证据深度学习的分布鲁棒模型预测控制用于安全自动驾驶

Hyeongchan Ham, Heejin Ahn

机构 * School of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（电气工程学院，韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 DRO-EDL-MPC通过结合证据深度学习和分布鲁棒优化，提升自动驾驶中的安全性和控制可靠性。

Comments Accepted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

LoGoPlanner: Localization Grounded Navigation Policy with Metric-aware Visual Geometry

LoGoPlanner：基于度量感知的视觉几何导航策略

Jiaqi Peng, Wenzhe Cai, Yuqiang Yang, Tai Wang, Yuan Shen, Jiangmiao Pang

机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） ； Shanghai AI laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 LoGoPlanner通过结合度量感知的视觉几何和端到端学习，提升移动机器人在无结构环境中的导航性能和泛化能力。

Comments Project page:https://steinate.github.io/logoplanner.github.io/

Arbitrary laser frequency modulation algorithm based on iterative on-the-fly deconvolution

基于迭代即席反卷积的任意激光频率调制算法

Thierry Chanelière

专题命中 规划控制 ：LiDAR(abstract)

AI总结 本文提出了一种适用于任意调制模式的激光频率调制算法，通过迭代反卷积技术实现即席处理，并通过实验验证了其在FMCW和正方形波调制中的有效性。

Journal ref Appl. Opt. 65, 341-348 (2026)