自动驾驶

CarPLAN: Context-Adaptive and Robust Planning with Dynamic Scene Awareness for Autonomous Driving

CarPLAN: 基于动态场景感知的上下文自适应与鲁棒规划

Junyong Yun, Jungho Kim, ByungHyun Lee, Dongyoung Lee, Sehwan Choi, Seunghyeop Nam, Kichun Jo, Jun Won Choi

机构 * Department of Artificial Intelligence, Hanyang University（翰林大学人工智能系） ； Interdisciplinary Program in Artificial Intelligence, Seoul National University（首尔国立大学人工智能跨学科项目） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University（首尔国立大学电子与计算机工程系） ； Department of Automotive Engineering, Hanyang University（翰林大学汽车工程系） 纠错

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

AI总结 CarPLAN通过位移感知预测编码和上下文自适应多专家解码器，提升自动驾驶在复杂场景中的鲁棒性和适应性规划能力。

Comments 10 pages, 6 figures. Under review at IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems

Interactive Double Deep Q-network: Integrating Human Interventions and Evaluative Predictions in Reinforcement Learning of Autonomous Driving

交互式双深Q网络：在自动驾驶强化学习中整合人类干预与评估预测

Alkis Sygkounas, Ioannis Athanasiadis, Andreas Persson, Michael Felsberg, Amy Loutfi

机构 * Center for Applied Autonomous Sensor Systems (AASS)（应用自主传感器系统中心） ； Örebro University（奥雷布罗大学） ； Computer Vision Laboratory（计算机视觉实验室） ； Linköping University（利德斯霍尔大学） 纠错

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

AI总结 交互式双深Q网络通过整合人类干预与评估预测，提升自动驾驶强化学习的性能和适应性。

Comments Accepted at IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV) 2025, 8 pages

Boundary-Guided Trajectory Prediction for Road Aware and Physically Feasible Autonomous Driving

边界引导的轨迹预测用于道路感知和物理可行的自动驾驶

Ahmed Abouelazm, Mianzhi Liu, Christian Hubschneider, Yin Wu, Daniel Slieter, J. Marius Zöllner

机构 * FZI Research Center for Information Technology（弗赖堡研究所信息科技研究中心） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； CARIAD SE 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于边界引导的轨迹预测框架，通过约束回归和HD地图实现道路感知和运动学可行性，提升了自动驾驶的轨迹预测精度和鲁棒性。

Comments Accepted in the 36th IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV 2025)

Safe-SDL:Establishing Safety Boundaries and Control Mechanisms for AI-Driven Self-Driving Laboratories

Safe-SDL:建立AI驱动自主实验室的安全边界与控制机制

Zihan Zhang, Haohui Que, Junhan Chang, Xin Zhang, Hao Wei, Tong Zhu

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nankai University（南开大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； AI for Science Institute, Beijing（北京人工智能科学研究院） ； Peking University（北京大学） ； DP Technology（DP技术公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； National Key Laboratory of Advanced Micro and Nano Manufacture Technology, School of Integrated Circuits, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China（上海交通大学国家先进微纳米制造技术重点实验室，集成电路学院，上海200240，中国） 纠错

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

AI总结 Safe-SDL通过建立安全边界和控制机制，解决AI驱动自主实验室中的语法到安全间隙问题，确保实验系统的安全性和一致性。

Collision Risk Estimation via Loss Prediction in End-to-End Autonomous Driving

通过碰撞损失预测进行端到端自动驾驶中的碰撞风险估计

Ziliang Xiong, Shipeng Liu, Nathaniel Helgesen, Hongwei Li, Joakim Johnander, Per-Erik Forssen

机构 * Zenseact（Zenseact公司） ； Department of Biomedical Engineering and Department of Diagnostic Radiology, National University of Singapore（生物医学工程系和诊断放射学系，新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 通过预测碰撞损失来估计碰撞风险，提升端到端自动驾驶的安全性。

Integrating Specialized and Generic Agent Motion Prediction with Dynamic Occupancy Grid Maps

融合专用与通用智能体运动预测的动态占用网格地图

Rabbia Asghar, Lukas Rummelhard, Wenqian Liu, Anne Spalanzani, Christian Laugier

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

AI总结 本文提出融合专用与通用智能体运动预测的动态占用网格地图框架，通过定制损失函数实现稳健的运动预测，提升复杂场景中动态实体的预测性能。

Comments Updated version with major revisions; currently under the second round of review at IEEE Transactions on Intelligent Vehicles

HyPlan: Hybrid Learning-Assisted Planning Under Uncertainty for Safe Autonomous Driving

HyPlan：在不确定环境下通过混合学习辅助规划实现安全自动驾驶

Donald Pfaffmann, Matthias Klusch, Marcel Steinmetz

机构 * Saarland University, Computer Science Dept.（萨尔兰大学计算机科学系） ； German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)（德国人工智能研究中心） ； French National Centre for Scientific Research (CNRS)（法国国家科学研究中心） 纠错

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

AI总结 HyPlan通过结合多智能体行为预测、深度强化学习和POMDP规划，实现安全且高效的自动驾驶导航

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。

DualShield: Safe Model Predictive Diffusion via Reachability Analysis for Interactive Autonomous Driving

DualShield: 通过可达性分析实现交互式自动驾驶的安全模型预测扩散

Rui Yang, Lei Zheng, Ruoyu Yao, Jun Ma

机构 * Robotics and Autonomous Systems Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（机器人与自主系统方向，香港科学与技术大学（广州）） 纠错

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

AI总结 DualShield通过可达性分析实现交互式自动驾驶的安全模型预测扩散，结合前瞻性指导和反应性安全防护，提升安全性和任务效率。

Comments 8 pages, 5 figures

From Human Intention to Action Prediction: Intention-Driven End-to-End Autonomous Driving

从人类意图到动作预测：意图驱动的端到端自动驾驶

Huan Zheng, Yucheng Zhou, Tianyi Yan, Jiayi Su, Hongjun Chen, Dubing Chen, Xingtai Gui, Wencheng Han, Runzhou Tao, Zhongying Qiu, Jianfei Yang, Jianbing Shen

机构 * SKL-IOTSC, CIS, University of Macau（澳门大学SKL-IOTSC、CIS） ； Zhejiang ZEEKR Automobile Research & Development Co., Ltd.（浙江浙汽汽车研究院有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出意图驱动的端到端自动驾驶框架，通过引入新的评估协议和两种解决方案范式，提升自动驾驶对高层次人类意图的理解和实现能力。

Sequence of Expert: Boosting Imitation Planners for Autonomous Driving through Temporal Alternation

专家序列：通过时间交替提升自动驾驶的模仿规划器

Xiang Li, Gang Liu, Weitao Zhou, Hongyi Zhu, Zhong Cao

机构 * HighTech Lab, Tsinghua University（清华大学高科技实验室） ； School of Mobility, Tsinghua University（清华大学移动学院） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 专家序列通过时间交替策略提升自动驾驶模仿规划器的闭环性能，显著改进了模型表现和训练效率。

TrajMoE: Scene-Adaptive Trajectory Planning with Mixture of Experts and Reinforcement Learning

TrajMoE: 基于混合专家与强化学习的场景自适应轨迹规划

Zebin Xing, Pengxuan Yang, Linbo Wang, Yichen Zhang, Yiming Hu, Yupeng Zheng, Junli Wang, Yinfeng Gao, Guang Li, Kun Ma, Long Chen, Zhongpu Xia, Qichao Zhang, Hangjun Ye, Dongbin Zhao

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Xiaomi（小米公司） 纠错

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

AI总结 TrajMoE通过混合专家与强化学习方法，实现场景自适应的轨迹规划，提升规划性能并获得基准测试第三名。

Bayesian Active Inference for Intelligent UAV Anti-Jamming and Adaptive Trajectory Planning

基于贝叶斯主动推断的智能无人机抗干扰与自适应轨迹规划

Ali Krayani, Seyedeh Fatemeh Sadati, Lucio Marcenaro, Carlo Regazzoni

机构 * University of Genoa（热那亚大学） ； Italian National Inter-University Consortium for Telecommunications (CNIT)（意大利国家大学电信联合体（CNIT）） 纠错

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

AI总结 本文提出基于贝叶斯主动推断的无人机抗干扰与自适应轨迹规划方法，通过结合专家示范与概率生成模型，实现高层规划与底层策略的协同，有效减少干扰并提升任务效率。

Comments This paper has been accepted for the 2026 IEEE Consumer Communications & Networking Conference (IEEE CCNC 2026)

ResAD: Normalized Residual Trajectory Modeling for End-to-End Autonomous Driving

ResAD：用于端到端自动驾驶的归一化残差轨迹建模

Zhiyu Zheng, Shaoyu Chen, Haoran Yin, Xinbang Zhang, Jialv Zou, Xinggang Wang, Qian Zhang, Lefei Zhang

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； Horizon Robotics ； School of EIC, Huazhong University of Science & Technology（华中科技大学电子信息学院） 纠错

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

AI总结 ResAD通过归一化残差轨迹建模简化端到端自动驾驶学习任务，提升规划性能。

Multi-Timescale Hierarchical Reinforcement Learning for Unified Behavior and Control of Autonomous Driving

多尺度分层强化学习用于自动驾驶的统一行为与控制

Guizhe Jin, Zhuoren Li, Bo Leng, Ran Yu, Lu Xiong, Chen Sun

机构 * School of Automotive Studies, Tongji University（同济大学汽车学院） ； Department of Data and Systems Engineering, University of Hong Kong（香港大学数据与系统工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出多尺度分层强化学习方法，通过分层策略结构统一生成运动引导和控制指令，提升自动驾驶的效率、一致性和安全性。

Comments 8 pages, accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RAL)

ExpertAD: Enhancing Autonomous Driving Systems with Mixture of Experts

Haowen Jiang, Xinyu Huang, You Lu, Dingji Wang, Yuheng Cao, Chaofeng Sha, Bihuan Chen, Keyu Chen, Xin Peng

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

Comments The paper has been accepted by the Fortieth AAAI Conference on Artificial Intelligence. AAAI 2026

Social LSTM with Dynamic Occupancy Modeling for Realistic Pedestrian Trajectory Prediction

Ahmed Alia, Mohcine Chraibi, Armin Seyfried

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

Comments 19 pages, 9 figures, 4 tables

Flow Matching-Based Autonomous Driving Planning with Advanced Interactive Behavior Modeling

Tianyi Tan, Yinan Zheng, Ruiming Liang, Zexu Wang, Kexin Zheng, Jinliang Zheng, Jianxiong Li, Xianyuan Zhan, Jingjing Liu

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（人工智能产业研究所（AIR），清华大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

Comments 26 pages, 6 figures. Accepted at NeurIPS 2025

Align2Act: Instruction-Tuned Models for Human-Aligned Autonomous Driving

Kanishkha Jaisankar, Sunidhi Tandel

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

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

Discrete Diffusion for Reflective Vision-Language-Action Models in Autonomous Driving

Pengxiang Li, Yinan Zheng, Yue Wang, Huimin Wang, Hang Zhao, Jingjing Liu, Xianyuan Zhan, Kun Zhan, Xianpeng Lang

机构 * LiAuto ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

Towards Bio-Inspired Robotic Trajectory Planning via Self-Supervised RNN

Miroslav Cibula, Kristína Malinovská, Matthias Kerzel

机构 * Faculty of Mathematics, Physics and Informatics, Comenius University Bratislava（数学、物理与信息学系，科门尼乌斯大学布拉迪斯拉发分校） ； Department of Informatics, University of Hamburg（信息学系，汉堡大学） 纠错

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

Comments 12 pages, 4 figures, 2 tables. To be published in 2025 International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN) proceedings. This research was funded by the Horizon Europe project TERAIS, GA no. 101079338, and in part by the Slovak Grant Agency for Science (VEGA), project 1/0373/23. The code can be found at https://doi.org/10.5281/zenodo.17127997

Journal ref In Artificial Neural Networks and Machine Learning. ICANN 2025 International Workshops and Special Sessions (pp. 149--160). Springer Nature Switzerland

Large Foundation Models for Trajectory Prediction in Autonomous Driving: A Comprehensive Survey

Wei Dai, Shengen Wu, Wei Wu, Zhenhao Wang, Sisuo Lyu, Haicheng Liao, Limin Yu, Weiping Ding, Runwei Guan, Yutao Yue

机构 * Department of Mathematical Sciences, School of Physical sciences, University of Liverpool（利物浦大学数学科学系） ； Department of Communications and Networking, School of Advanced Technology, Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学通讯与网络系） ； Thrust of Artificial Intelligence, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）人工智能方向） ； Deep Interdisciplinary Intelligence Lab, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）深度跨学科智能实验室） ； School of Mathematics and Statistics, Shandong University（山东大学数学与统计学院） ； School of Artificial Intelligence and Computer Science, Nantong University（南通大学人工智能与计算机科学学院） ； Thrust of Data Science and Analytics, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）数据科学与分析方向） ； Institute of Deep Perception Technology, Jiangsu（江苏深度感知技术研究院） 纠错

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

Comments 22 pages, 6 figures

Efficient Virtuoso: A Latent Diffusion Transformer Model for Goal-Conditioned Trajectory Planning

Antonio Guillen-Perez

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

RoboTron-Drive: All-in-One Large Multimodal Model for Autonomous Driving

Zhijian Huang, Chengjian Feng, Feng Yan, Baihui Xiao, Zequn Jie, Yujie Zhong, Xiaodan Liang, Lin Ma

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区） ； Meituan（美团） 纠错

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

Comments ICCV 2025

Reinforced Imitative Trajectory Planning for Urban Automated Driving

Di Zeng, Ling Zheng, Xiantong Yang, Yinong Li

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

Comments 21 pages, 9 figures

Consistency Trajectory Planning: High-Quality and Efficient Trajectory Optimization for Offline Model-Based Reinforcement Learning

Guanquan Wang, Takuya Hiraoka, Yoshimasa Tsuruoka

机构 * Department of Information and Communication Engineering（信息与通信工程系） ； The University of Tokyo（东京大学） ； NEC Corporation（日本电装公司） 纠错

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

Comparison of Path Planning Algorithms for Autonomous Vehicle Navigation Using Satellite and Airborne LiDAR Data

Chang Liu, Zhexiong Xue, Tamas Sziranyi

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

Comments 6 pages, 3 figures, 67th International Symposium ELMAR-2025 15-17 September 2025 Zadar, Croatia

LeAD: The LLM Enhanced Planning System Converged with End-to-end Autonomous Driving

Yuhang Zhang, Jiaqi Liu, Chengkai Xu, Peng Hang, Jian Sun

机构 * College of Transportation, Tongji University（同济大学交通运输学院） 纠错

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

Action Space Reduction Strategies for Reinforcement Learning in Autonomous Driving

Elahe Delavari, Feeza Khan Khanzada, Jaerock Kwon

机构 * Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程） ； University of Michigan–Dearborn（密歇根大学-迪尔伯恩分校） 纠错

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

STCLocker: Deadlock Avoidance Testing for Autonomous Driving Systems

Mingfei Cheng, Renzhi Wang, Xiaofei Xie, Yuan Zhou, Lei Ma

机构 * Singapore Management University（新加坡国立大学） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Zhejiang Sci-Tech University（浙江科技学院） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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