自动驾驶

From Multi-Modal Paths to Executable Trajectories: A Trajectory Planning Framework for 4WIS Robots

从多模态路径到可执行轨迹：面向四轮独立转向（4WIS）机器人的轨迹规划框架

Runjiao Bao, Lin Zhang, Yongkang Xu, Shoukun Wang

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Shenzhen Research Institute of Nankai University（南开大学深圳研究院） 纠错

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

AI总结 针对4WIS机器人现有规划方法无法充分利用其多模态能力的问题，提出结合模式增强前端搜索与模式一致后端优化的轨迹规划框架，实验验证了其综合性能与实际可执行性。

LARC: Lazy Adaptive Reachability Certification of Robot Manipulator Trajectories

LARC：机械臂轨迹的惰性自适应可达性认证

Yu Feng, Hao Wu, Yuzhe Wang, Jianshu Zhou

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Singapore Institute of Manufacturing Technology（新加坡制造技术研究院） ； Agency for Science Technology and Research（新加坡科技研究局） 纠错

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

AI总结 针对机械臂轨迹离散检查易漏碰撞、均匀时间划分浪费算力的问题，提出LARC惰性自适应可达性认证，仅对安全距离不确定的区间二分，在AgileX PIPER轨迹上实现约10倍加速且匹配基线决策，仅部分轨迹未认证。

Beyond the Trace: Coupling an Interpretable Reasoning-State Readout to Native MoE Routing

超越轨迹：将可解释推理状态读出与原生MoE路由耦合

Kang Chen, Sihan Zhao, Yixin Cao, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出将可解释推理状态读出J64与原生MoE路由耦合的两级机制，提升推理过程可解释性与性能，R64作为低开销代理可保留其核心增益，还能优化分支选择与投票策略、调整推理行为。