自动驾驶

CoDrone: Autonomous Drone Navigation Assisted by Edge and Cloud Foundation Models

CoDrone：由边缘和云基础模型辅助的自主无人机导航

Pengyu Chen, Tao Ouyang, Ke Luo, Weijie Hong, Xu Chen

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 CoDrone通过整合云-边-端协作计算框架和基础模型，提升无人机自主导航性能，实现更高效和精确的环境感知与动态适应。

Comments This paper is accepted by the IEEE Internet of Things Journal (IoT-J) for publication in the Special Issue on "Augmented Edge Sensing Intelligence for Low-Altitude IoT Systems"

SparScene: Efficient Traffic Scene Representation via Sparse Graph Learning for Large-Scale Trajectory Generation

SparScene: 通过稀疏图学习实现大规模轨迹生成的高效交通场景表示

Xiaoyu Mo, Jintian Ge, Zifan Wang, Chen Lv, Karl Henrik Johansson

机构 * Division of Decision and Control Systems, School of Electrical Engineering and Computer Science, KTH Royal Institute of Technology（决策与控制系统系，电气工程与计算机科学学院，皇家理工学院） ； iFLYTEK Co., Ltd.（iFLYTEK公司） ； School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（机械与航空航天工程学院，南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 SparScene通过稀疏图学习实现高效交通场景表示，显著提升大规模轨迹生成的效率和可扩展性。

Comments 13 pages, 7 figures, 5 tables

Closed-Loop Control Law for Low Thrust Orbit Transfer with Guaranteed Stability

闭环控制律用于低推力轨道转移的稳定性保证

Suraj Kumar, Aditya Rallapalli, Nivriti Priyadarshini, Bharat Kumar GVP, Ravi Kumar L

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

AI总结 本文提出了一种基于Lyapunov的改进Q律控制方法，用于实现低推力轨道转移的闭环稳定性，适用于实时 onboard 实施。

Comments 6 pages, 5 figures, 3 tables -- Accepted for publication in Indian Control Conference 2025

BevSplat: Resolving Height Ambiguity via Feature-Based Gaussian Primitives for Weakly-Supervised Cross-View Localization

BevSplat: 通过基于特征的高斯基元解决高度歧义以实现弱监督跨视角定位

Qiwei Wang, Shaoxun Wu, Yujiao Shi

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：BEV(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 BevSplat通过基于特征的高斯基元解决高度歧义，提升弱监督跨视角定位的精度。

Pointmap-Conditioned Diffusion for Consistent Novel View Synthesis

基于点图的扩散模型用于一致的新型视角合成

Thang-Anh-Quan Nguyen, Nathan Piasco, Luis Roldão, Moussab Bennehar, Dzmitry Tsishkou, Laurent Caraffa, Jean-Philippe Tarel, Roland Brémond

机构 * Noah’s Ark, Huawei Paris Research Center（Noah’s Ark，华为巴黎研究中心） ； COSYS, Gustave Eiffel University（COSYS，格拉夫-埃菲尔大学） ； LASTIG, IGN-ENSG, Gustave Eiffel University（LASTIG，IGN-ENSG，格拉夫-埃菲尔大学） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 PointmapDiff通过利用点图作为条件信号，结合预训练的2D扩散模型，实现城市驾驶场景中一致的新型视角合成，并能生成高质量结果。

Comments WACV 2026. Project page: https://ntaquan0125.github.io/pointmap-conditioned-diffusion

XGrid-Mapping: Explicit Implicit Hybrid Grid Submaps for Efficient Incremental Neural LiDAR Mapping

XGrid-Mapping: 显式隐式混合网格子图用于高效的增量神经LiDAR映射

Zeqing Song, Zhongmiao Yan, Junyuan Deng, Songpengcheng Xia, Xiang Mu, Jingyi Xu, Qi Wu, Ling Pei

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 XGrid-Mapping通过结合显式和隐式表示，实现高效增量神经LiDAR映射，提升大规模环境建模的效率和鲁棒性。