自动驾驶

Results from cosmics and first LHC beam with the ALICE HMPID detector

Giacomo Volpe

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)

Comments 4 pages, 5 figures - To appear in the conference proceedings for Quark Matter 2009, March 30 - April 4, Knoxville, Tennessee."

Journal ref Nucl.Phys.A830:539c-542c,2009

Nanosecond quantum state detection in a current biased dc SQUID

J. Claudon, A. Fay, E. Hoskinson, O. Buisson

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)

Comments 10 pages, 8 figures

The Outer Tracker Detector of the HERA-B Experiment Part I: Detector

H. Albrecht

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)

Comments 28 pages, 14 figures

The Effect of Clouds on Air Showers Observation from Space

T. Abu-Zayyad, C. C. H. Jui, E. C. Loh

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)

Comments 31 pages, 13 figures

Journal ref Astropart.Phys. 21 (2004) 163-182

ATLAS RPC offline monitoring and data quality assessment

G. Chiodini, M. Bianco, E. Gorini, A. Guida

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)

Comments Poster section at ICHEP08, Philadelphia, USA, July 2008. 3 pages, LaTeX, 3 eps figures

M.i.p. detection performances of a 100 us read-out CMOS pixel sensor with digitised outputs

Marc Winter, Jerome Baudot, Auguste Besson, Claude Colledani, Yavuz Degerli, Rita De Masi, Andrei Dorokhov, Guy Doziere, Wojciech Dulinski, Marie Gelin, Fabrice Guilloux, Abdelkader Himmi, Christine Hu-Guo, Frederic Morel, Fabienne Orsini, Isabelle Valin, Georgios Voutsinas

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)

Comments 3 pages, 1 figure, LCWS08 proceedings

Direct Characterization of Quantum Dynamics: General Theory

M. Mohseni, D. A. Lidar

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract)

Comments 17 pages, 6 figures, minor modifications are made

Journal ref Phys. Rev. A 75, 062331 (2007)

A Study for a Tracking Trigger at First Level for CMS at SLHC

C. Foudas, A. Rose, J. Jones, G. Hall

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)

Comments Presented at LECC, Heidelberg 2005

TPC tracking and particle identification in high-density environment

M. Ivanov, K. Safarik, Y. Belikov, J. Bracinik

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)

Comments 9 pages, 5 figures

Testrun results from prototype fiber detectors for high rate particle tracking

E. C. Aschenauer, J. Baehr, V. Gapienko, B. Hoffmann, H. Luedecke, A. Menchikov, C. Mertens, R. Nahnhauer, R. Shanidze

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)

Comments 18 pages, 17 figures

Journal ref Nucl.Instrum.Meth. A424 (1999) 459-469

Development of scintillating fiber detector technology for high rate particle tracking

E. C. Aschenauer, J. Baehr, V. Gapienko, B. Hoffmann, A. Kharchilava, H. Luedecke, R. Nahnhauer, R. Shanidze

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)

Comments 12 pages, 9 figures

A scheme for electrical detection of spin resonance signal from a single electron trap

I. Martin, D. Mozyrsky, H. W. Jiang

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)

Comments 4 pages, 2 eps figures

Driving among Flatmobiles: Bird-Eye-View occupancy grids from a monocular camera for holistic trajectory planning

Abdelhak Loukkal, Yves Grandvalet, Tom Drummond, You Li

专题命中 规划控制 ：occupancy(title,abstract)；trajectory planning(title,abstract)；BEV(abstract)；end-to-end driving(abstract)

An Autonomous Driving Model Integrated with BEV-V2X Perception, Fusion Prediction of Motion and Occupancy, and Driving Planning, in Complex Traffic Intersections

Fukang Li, Wenlin Ou, Kunpeng Gao, Yuwen Pang, Yifei Li, Henry Fan

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

Comments The content of the paper has not received unanimous consent from all the members and requires further evaluation prior to submission

BEV-VLM: Trajectory Planning via Unified BEV Abstraction

BEV-VLM：通过统一的鸟瞰抽象进行轨迹规划

Guancheng Chen, Sheng Yang, Tong Zhan, Jian Wang

专题命中 规划控制 ：BEV(title,abstract)；trajectory planning(title,abstract)；autonomous driving(abstract)；LiDAR(abstract)

AI总结 BEV-VLM通过统一的BEV抽象与VLMs实现高精度轨迹规划，实验显示其在准确性上比现有方法提升53.1%并实现无碰撞。

Future-Aware End-to-End Driving: Bidirectional Modeling of Trajectory Planning and Scene Evolution

Bozhou Zhang, Nan Song, Jingyu Li, Xiatian Zhu, Jiankang Deng, Li Zhang

机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； University of Surrey（Surrey大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） 纠错

专题命中 规划控制 ：trajectory planning(title,abstract)；end-to-end driving(title)；autonomous driving(abstract)；BEV(abstract)

Comments NeurIPS 2025

ParkingTransformer: LLM-Enhanced End-to-End Trajectory Planning for Autonomous Parking

ParkingTransformer: 基于大语言模型增强的端到端自主泊车轨迹规划

Hauteng Wu, Xu Li, Dong Kong, Zihang Wang, Xieyuanli Chen, Benwu Wang, Wenkai Zhu

机构 * School of Instrument Science and Engineering, Southeast University（东南大学仪器科学与工程学院） ； School of Electronic and Information Engineering, Tongji University（同济大学电子与信息工程学院） ； College of Transportation, Shandong University of Science and Technology（山东科技大学交通学院） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） 纠错

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

AI总结 提出ParkingTransformer框架，利用多视角感知和大语言模型场景理解能力，结合轨迹查询与隐状态特征，直接输出规划轨迹，无需密集BEV表示，通过3D位置编码、固定窗口流机制和粗到细解码策略提升性能，在CARLA和实车实验中验证有效性。

Work Zones challenge VLM Trajectory Planning: Toward Mitigation and Robust Autonomous Driving

Yifan Liao, Zhen Sun, Xiaoyun Qiu, Zixiao Zhao, Wenbing Tang, Xinlei He, Xinhu Zheng, Tianwei Zhang, Xinyi Huang, Xingshuo Han

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； Northwest A&F University（西北农林科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Jinan University（济南大学） 纠错

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

Comments 13 pages,5 figures

IDOL: Inverse-Dynamics-Guided Future Prediction for End-to-End Autonomous Driving

IDOL: 逆动力学引导的未来预测用于端到端自动驾驶

Chenghao Zhang, Timin Li, Dongmei Li

机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） 纠错

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

AI总结 提出IDOL框架，通过逆动力学模型将BEV世界模型预测的未来潜在场景状态转化为规划相关的轨迹增量，实现未来预测与轨迹优化的紧密耦合，在NAVSIM基准上达到最优性能。

Comments 20 pages, 5 figures

Foundation Models for Trajectory Planning in Autonomous Driving: A Review of Progress and Open Challenges

自动驾驶轨迹规划中的基础模型：进展与开放挑战综述

Kemal Oksuz, Alexandru Buburuzan, Anthony Knittel, Yuhan Yao, Puneet K. Dokania

机构 * Five AI Ltd.（Five AI有限公司） ； Robert Bosch GmbH（罗伯特·博世有限公司） ； United Kingdom（英国） 纠错

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

AI总结 本文综述了自动驾驶中基于基础模型的轨迹规划方法，分析了其架构设计、方法优势及局限性，并评估了37种最新方法的代码和数据集开放性。

Comments Accepted to TMLR (Survey Certification)

BridgeDrive: Diffusion Bridge Policy for Closed-Loop Trajectory Planning in Autonomous Driving

BridgeDrive: 基于扩散桥的闭环轨迹规划扩散策略

Shu Liu, Wenlin Chen, Weihao Li, Zheng Wang, Lijin Yang, Jianing Huang, Yipin Zhang, Zhongzhan Huang, Ze Cheng, Hao Yang

机构 * Bosch (China) Investment Ltd（博世（中国）投资有限公司） 纠错

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

AI总结 BridgeDrive提出一种基于锚点的扩散桥策略，通过实时闭环轨迹规划提升自动驾驶的安全性和效率。

Comments Accepted for publication at ICLR 2026

CarPlanner: Consistent Auto-regressive Trajectory Planning for Large-scale Reinforcement Learning in Autonomous Driving

Dongkun Zhang, Jiaming Liang, Ke Guo, Sha Lu, Qi Wang, Rong Xiong, Zhenwei Miao, Yue Wang

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

Comments CVPR 2025

Towards Safe and Reliable Autonomous Driving: Dynamic Occupancy Set Prediction

Wenbo Shao, Jiahui Xu, Wenhao Yu, Jun Li, Hong Wang

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

Comments Accepted by IEEE IV 2024

StopNet: Scalable Trajectory and Occupancy Prediction for Urban Autonomous Driving

Jinkyu Kim, Reza Mahjourian, Scott Ettinger, Mayank Bansal, Brandyn White, Ben Sapp, Dragomir Anguelov

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

Journal ref IEEE International Conference on Robotics and Automation 2022

SLPC: a VRNN-based approach for stochastic lidar prediction and completion in autonomous driving

George Eskandar, Alexander Braun, Martin Meinke, Karim Armanious, Bin Yang

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

Generative AI for Autonomous Driving: Frontiers and Opportunities

Yuping Wang, Shuo Xing, Cui Can, Renjie Li, Hongyuan Hua, Kexin Tian, Zhaobin Mo, Xiangbo Gao, Keshu Wu, Sulong Zhou, Hengxu You, Juntong Peng, Junge Zhang, Zehao Wang, Rui Song, Mingxuan Yan, Walter Zimmer, Xingcheng Zhou, Peiran Li, Zhaohan Lu, Chia-Ju Chen, Yue Huang, Ryan A. Rossi, Lichao Sun, Hongkai Yu, Zhiwen Fan, Frank Hao Yang, Yuhao Kang, Ross Greer, Chenxi Liu, Eun Hak Lee, Xuan Di, Xinyue Ye, Liu Ren, Alois Knoll, Xiaopeng Li, Shuiwang Ji, Masayoshi Tomizuka, Marco Pavone, Tianbao Yang, Jing Du, Ming-Hsuan Yang, Hua Wei, Ziran Wang, Yang Zhou, Jiachen Li, Zhengzhong Tu

机构 * Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； University of California, Riverside（加州大学河滨分校） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Purdue University（普渡大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； Technische Universität München（慕尼黑技术大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Notre Dame（诺特丹大学） ； Adobe Research（Adobe研究） ； Lehigh University（莱斯利大学） ； Cleveland State University（克利夫兰州立大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） ； University of Utah（犹他大学） ； Texas A&M Transportation Institute（德克萨斯农工大学交通研究所） ； Bosch Research North America（博世北美研究） ； Bosch Center for Artificial Intelligence (BCAI)（博世人工智能中心） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； NVIDIA（英伟达） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(title,abstract)；LiDAR(abstract)；occupancy(abstract)；end-to-end driving(abstract)

Large Language Model Enhanced Differentiable Trajectory Planning for IoT-Enabled Autonomous Driving

用于物联网支持的自动驾驶的大语言模型增强可微轨迹规划

Shihao Zhang, Jing Yang, Ziyu Song, Zheng Lin, Sunil Prajapat, Zhaochen Xia, Hemant Ghayvat, Haitao Ding, Lip Yee Por, Ashok Kumar Das

机构 * State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control, Jilin University（吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室） ； Center of Research for Cyber Security and Network (CSNET), Faculty of Computer Science and Information Technology, Universiti Malaya（马来西亚大学计算机科学与信息技术学院网络安全与网络研究中心） ； Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SnT), University of Luxembourg（卢森堡大学安全、可靠性与信任跨学科中心） ； IMT, Department of Humanities and Technology, Roskilde University（罗斯基勒大学人文与技术系IMT） ； Center for Security, Theory and Algorithmic Research, International Institute of Information Technology（国际信息技术研究所安全、理论与算法研究中心） ； Department of Computer Science and Engineering, College of Informatics, Korea University（韩国大学信息学院计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 针对物联网支持的自动驾驶规划问题，提出大语言模型增强可微轨迹规划框架。通过以周围智能体为中心的数据增强、复杂度感知的语义增强模块及可微优化模块，提升规划效果，在相关基准测试中取得高分，验证了在线部署和实时闭环执行能力。

Comments 13 pages, 5 figures

C-TRAIL: A Commonsense World Framework for Trajectory Planning in Autonomous Driving

C-TRAIL：用于自动驾驶轨迹规划的常识世界框架

Zhihong Cui, Haoran Tang, Tianyi Li, Yushuai Li, Peiyuan Guan, Amir Taherkordi, Tor Skeie

机构 * University of Oslo（奥斯陆大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Aalborg University（奥尔堡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出C-TRAIL框架，结合常识世界与信任机制，通过Recall-Plan-Update循环提升自动驾驶轨迹规划的可靠性，实验表明其在ADE、FDE和SR指标上均优于现有方法。

Journal ref IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2026

Safe and Stylized Trajectory Planning for Autonomous Driving via Diffusion Model

通过扩散模型实现自动驾驶的安全且风格化的轨迹规划

Shuo Pei, Yong Wang, Yuanchen Zhu, Chen Sun, Qin Li, Yanan Zhao, Huachun Tan

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

AI总结 本文提出SDD Planner，通过结合多源风格感知编码器和风格引导动态轨迹生成器，实现自动驾驶中安全与风格化轨迹规划的平衡，实验表明其在多个基准测试中表现优异。

Comments 12 pages, 7 figures, submitted to IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems

Sampling for Model Predictive Trajectory Planning in Autonomous Driving using Normalizing Flows

基于归一化流的自动驾驶模型预测轨迹规划采样

Georg Rabenstein, Lars Ullrich, Knut Graichen

机构 * IEEE 纠错

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

AI总结 本文提出基于归一化流的采样方法，用于提高自动驾驶轨迹规划的效率和探索能力。

Comments Accepted to be published as part of the 2024 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), Jeju Shinhwa World, Jeju Island, Korea, June 2-5, 2024