自动驾驶

Natural Language Instructions for Scene-Responsive Human-in-the-Loop Motion Planning in Autonomous Driving using Vision-Language-Action Models

基于视觉-语言-动作模型的自动驾驶场景响应式人机协同运动规划的自然语言指令

Angel Martinez-Sanchez, Parthib Roy, Ross Greer

机构 * University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

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

AI总结 本研究利用视觉-语言-动作模型，通过指令条件规划提升自动驾驶的鲁棒性和轨迹对齐性能。

GeneralVLA: Generalizable Vision-Language-Action Models with Knowledge-Guided Trajectory Planning

GeneralVLA：具备知识引导轨迹规划的通用视觉-语言-动作模型

Guoqing Ma, Siheng Wang, Zeyu Zhang, Shan Yu, Hao Tang

机构 * CASIA（中国科学院自动化研究所） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 GeneralVLA通过知识引导轨迹规划，实现无需真实数据或示范的通用视觉-语言-动作模型，提升机器人零样本操作和数据生成能力。

Interpolation of GEDI Biomass Estimates with Calibrated Uncertainty Quantification

利用校准不确定性量化进行GEDI生物量估计插值

Robin Young, Srinivasan Keshav

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 规划控制 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出利用注意力神经过程（ANPs）进行GEDI生物量估计插值，通过校准不确定性量化提升预测准确性与不确定性校准效果。

Policy Learning with a Language Bottleneck

具有语言瓶颈的策略学习

Megha Srivastava, Cedric Colas, Dorsa Sadigh, Jacob Andreas

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Inria（法国国家信息与自动化技术研究院） 纠错

专题命中 规划控制 ：self-driving(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 通过语言瓶颈框架，AI代理能生成可解释的策略规则，提升与人类的协作效率。

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