自动驾驶

A Simple Dynamic Model for Aggressive, Near-Limits Trajectory Planning

一种简单的动态模型用于激进、近极限轨迹规划

Florent Altché, Philip Polack, Arnaud de La Fortelle

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

AI总结 本文提出一种简洁的车辆动态模型，用于近极限激进轨迹规划，提升在突发情况下车辆可控性和安全性。

Comments Published in the IEEE IV 2017 conference

High-Speed Trajectory Planning for Autonomous Vehicles Using a Simple Dynamic Model

基于简单动态模型的自动驾驶车辆高速轨迹规划

Florent Altché, Philip Polack, Arnaud de la Fortelle

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

AI总结 本文提出一种基于模型预测控制的轨迹规划方法，利用简单动态模型实现高速自动驾驶车辆的轨迹规划，避免障碍并选择可行速度，提升安全性和效率。

Privacy-Enhanced Architecture for Occupancy-based HVAC Control

增强隐私的基于占用的 HVAC 控制架构

Ruoxi Jia, Roy Dong, S. Shankar Sastry, Costas J. Spanos

专题命中 规划控制 ：occupancy(title,abstract)

AI总结 本文提出一种框架，平衡改进的控制性能与增加的隐私风险，通过扭曲占用数据来隐藏个体位置信息，同时保持HVAC性能。

Model Predictive HVAC Control with Online Occupancy Model

基于在线占用模型的模型预测HVAC控制

Justin R. Dobbs, Brandon M. Hencey

专题命中 规划控制 ：occupancy(title,abstract)

AI总结 本文提出一种预测占用的HVAC控制算法，结合建筑热特性、天气预测和自调节随机占用模型，降低能耗并保持舒适度。该模型无需人工训练，能适应占用模式变化，通过预测加权成本函数优化热区条件，实验证明其有效性。

Comments Energy and Buildings preprint, submitted July 2014, 27 pages, 13 figures

MGA trajectory planning with an ACO-inspired algorithm

基于蚁群优化算法的MGA轨迹规划

Matteo Ceriotti, Massimiliano Vasile

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

AI总结 提出将多重力辅助轨迹自动设计建模为自主规划与调度问题，并采用蚁群优化算法搜索最优行星序列与轨迹。

Journal ref Acta Astronautica, 67 (9-10). pp. 1202-1217, ISSN 0094-5765, 2010

A PDE-constrained Optimization Approach to Optimal Trajectory Planning under Uncertainty via Reflected Schrödinger Bridges

通过反射薛定谔桥问题实现不确定性下的最优轨迹规划的PDE约束优化方法

Dante Kalise, Wenxin Liu

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

AI总结 本文提出了一种基于反射薛定谔桥问题的PDE约束优化方法，用于在不确定性下进行最优轨迹规划。该方法通过将问题转化为均场极限，结合非线性Fokker-Planck方程和Hamilton-Jacobi-Bellman方程，利用Hopf-Cole变换将非线性系统转换为可高效求解的正向-反向对流扩散方程，验证了在复杂几何中计算最优控制的有效性。

Accelerating Time-Optimal Trajectory Planning for Connected and Automated Vehicles with Graph Neural Networks

利用图神经网络加速连接和自动化车辆的时间最优轨迹规划

Viet-Anh Le, Andreas A. Malikopoulos

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

AI总结 本文提出基于学习的框架，利用图神经网络加速连接和自动化车辆的时间和能量最优轨迹规划，通过实时重规划提升性能，采用GINEConv网络学习离线数据以加速计算，减少计算时间并保持控制性能。

Comments final IFAC WC 2026

Online UAV Trajectory Planning Under QoS Constraints to Mobile Users in Urban Environments

面向城市环境中移动用户的QoS约束下的无人机轨迹规划

Chenrui Qiu, Loizos Kanaris, Yongxu Zhu, Tasos Dagiuklas

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

AI总结 本文研究了单架无人机在城市环境中为多个移动地面用户实时规划轨迹和无线资源分配，考虑异构用户移动性和QoS约束，采用在线强化学习方法优化轨迹以平衡吞吐量和用户公平性。

Comments Accepted to the IEEE 15th International Symposium on Communication Systems, Networks and Digital Signal Processing (CSNDSP 2026)

Interactive Trajectory Planning with Learning-based Distributionally Robust Model Predictive Control and Markov Systems

基于学习的分布鲁棒模型预测控制与马尔可夫系统的交互轨迹规划

Erik Börve, Nikolce Murgovski, Morteza Haghir Chehreghani, Leo Laine

机构 * Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） ； Volvo Group Trucks Technology（沃尔沃集团卡车技术） 纠错

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

AI总结 本文研究了在周围智能体决策不确定性下的交互轨迹规划问题，提出结合PAC学习与分布鲁棒优化的DR-MPC框架，通过样本数量实现鲁棒MPC与随机MPC之间的插值。

Real-Time Solution-Seeking for Game-Theoretic Autonomous Driving via Time-Distributed Iterations

基于时间分布迭代的博弈论自动驾驶实时求解

Shaoqing Liu, Mushuang Liu

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(title,abstract)

AI总结 本文提出基于牛顿和牛顿-康托罗维奇方法的时间分布迭代算法，用于实时求解博弈论模型预测控制中的纳什均衡，通过潜在游戏框架实现自动驾驶中的快速决策。

Comments 6 pages, 7 figures

Trajectory Prediction for Autonomous Driving: Progress, Limitations, and Future Directions

自动驾驶中的轨迹预测：进展、局限与未来方向

Nadya Abdel Madjid, Abdulrahman Ahmad, Murad Mebrahtu, Yousef Babaa, Abdelmoamen Nasser, Sumbal Malik, Bilal Hassan, Naoufel Werghi, Jorge Dias, Majid Khonji

机构 * Khalifa University（哈利法大学） ； New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校） ； Khalifa University, KUCARS-KU Center for Autonomous Robotic Systems（哈利法大学KUCARS自主机器人系统中心） 纠错

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

AI总结 本文综述了轨迹预测方法，提出分类体系，概述预测流程，并讨论当前研究领域、问题及未解决的挑战。

ARES OS 2.0: An Orchestration Software Suite for Autonomous Experimentation Systems and Self-Driving Labs

ARES OS 2.0：面向自主实验系统和自动驾驶实验室的编排软件套件

Arthur W. N. Sloan, Robert W. Waelder, Morgen L. Smith, Nicholas Kleiner, Arnas Babeckis, Jason Wheeler, Daylond Hooper, Benji Maruyama

专题命中 规划控制 ：self-driving(title,abstract)

AI总结 ARES OS 2.0通过服务导向架构实现实验室自动化和闭环自主实验，提供统一控制和实验设计工具，降低科研人员构建自动驾驶实验室的门槛。

RAD-LAD: Rule and Language Grounded Autonomous Driving in Real-Time

基于规则和语言的实时自动驾驶：RAD-LAD

Anurag Ghosh, Srinivasa Narasimhan, Manmohan Chandraker, Francesco Pittaluga

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； NEC Labs America（NEC美国实验室） ； UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

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

AI总结 本文提出RAD-LAD，结合规则和语言的实时自动驾驶系统，通过中断架构实现高效路径规划与文本推理，提升自动驾驶性能与可解释性。

DRCC-LPVMPC: Robust Data-Driven Control for Autonomous Driving and Obstacle Avoidance

DRCC-LPVMPC：面向自动驾驶和障碍物避让的鲁棒数据驱动控制

Shiming Fang, Xilin Li, Changzhi Wu, Kaiyan Yu

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(title,abstract)

AI总结 本文提出DRCC-LPVMPC框架，通过处理模型偏差和不确定性，提升自动驾驶中的安全性和可靠性。

Continuous-time optimal control for trajectory planning under uncertainty

在不确定性下的连续时间最优控制用于轨迹规划

Ange Valli, Shangyuan Zhang, Abdel Lisser

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

AI总结 本文提出了一种连续时间最优控制框架，用于生成具有不确定性的驾驶场景中的参考轨迹。通过将之前离散时间随机生成器扩展到连续时间，提高了生成器在实时环境中的鲁棒性，并展示了连续时间随机模型在捕捉不确定性方面的有效性。

Comments Postprint

Unifying Decision Making and Trajectory Planning in Automated Driving through Time-Varying Potential Fields

通过时变势场统一决策与轨迹规划在自动驾驶中

David Costa, Francesco Cerrito, Massimo Canale, Carlo Novara

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

AI总结 本文提出基于时变人工势场的统一决策与局部轨迹规划框架，通过建模动态障碍物的预测运动来实现安全轨迹生成。

Predictive Importance Sampling Based Coverage Verification for Multi-UAV Trajectory Planning

基于预测重要性采样的多无人机轨迹规划覆盖验证

Snehashish Ghosh, Sasthi C. Ghosh

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

AI总结 本文提出基于预测重要性采样的多无人机轨迹规划覆盖验证方法，通过LSTM-MDN和防御性混合采样提升鲁棒性，实现更高效的覆盖管理。

Comments This article has been submitted to a conference for peer review

Compositionally Safe Construction of Autonomous Driving Systems

基于组成安全性的自动驾驶系统构建

Marius Bozga, Joseph Sifakis

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于组成安全性的自动驾驶系统构建方法，通过协调执行驾驶操作来确保安全，采用分阶段控制策略，涵盖主要驾驶任务。

Comments 34 pages, 13 figures

PANDA: A self-driving lab for studying electrodeposited polymer films

PANDA：用于研究电沉积聚合物薄膜的自动驾驶实验室

Harley Quinn, Gregory A. Robben, Zhaoyi Zheng, Alan L. Gardner, Jörg G. Werner, Keith A. Brown

专题命中 规划控制 ：self-driving(title,abstract)

AI总结 PANDA是一种自动化系统，用于高通量电沉积和功能表征聚合物薄膜，通过优化电色效应切换条件实现对PEDOT:PSS薄膜的研究。

Machine learning for in-situ composition mapping in a self-driving magnetron sputtering system

机器学习用于自驱动磁控溅射系统的原位成分映射

Sanna Jarl, Jens Sjölund, Robert J. W. Frost, Anders Holst, Jonathan J. S. Scragg

机构 * Materials Science and Engineering, Uppsala University（材料科学与工程，乌普萨拉大学） ； Computer Science, RISE Research Institutes of Sweden（计算机科学，瑞典RISE研究机构） ； Information Technology, Uppsala University（信息技术，乌普萨拉大学） ； Physics and Astronomy, Uppsala University（物理学和天文学，乌普萨拉大学） 纠错

专题命中 规划控制 ：self-driving(title,abstract)

AI总结 本研究提出了一种基于机器学习的自驱动磁控溅射系统，通过原位传感器和高斯过程主动学习，快速生成多元素薄膜的成分分布图，提高材料探索效率。

Comments 24 pages, 10 figures. Submitted to the journal npj computational materials

FuncPoison: Poisoning Function Library to Hijack Multi-agent Autonomous Driving Systems

FuncPoison：用于劫持多智能体自动驾驶系统的中毒函数库

Yuzhen Long, Songze Li

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(title,abstract)

AI总结 FuncPoison通过注入恶意工具篡改多智能体自动驾驶系统的函数库，导致决策错误和系统误导，揭示了该领域的重要安全风险。

Trajectory Planning for UAV-Based Smart Farming Using Imitation-Based Triple Deep Q-Learning

基于模仿学习的三重深度Q学习用于无人机智能农业的轨迹规划

Wencan Mao, Quanxi Zhou, Tomas Couso Coddou, Manabu Tsukada, Yunling Liu, Yusheng Ji

机构 * National Institute of Informatics（国立信息研究所） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Pontificia Universidad Católica de Chile（智利天主教大学） ； China Agricultural University（中国农业大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于模仿学习的三重深度Q学习算法，用于提升无人机在智能农业中的轨迹规划性能，实验显示其在杂草识别和数据收集方面均优于传统方法。

Parameter Optimization in Trajectory Planning via Differentiable Convex Programming

通过可微凸规划进行轨迹规划中的参数优化

Ziqi Xu, Lin Cheng, Di Wu, Shengping Gong

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

AI总结 本文提出一种可微顺序凸规划框架，通过端到端参数优化提升轨迹规划的数值性能和设计效率。

Interfacial Control of Orbital Occupancy and Spin State in LaCoO$_3$

界面调控LaCoO₃中轨道占据与自旋状态

Ellen M. Kiens, Nicolas Gauquelin, Arno Annys, Emma van der Minne, Iris C. G. van den Bosch, Matthijs A. van Spronsen, Zezhong Zhang, Annick de Backer, Sandra van Aert, Jo Verbeeck, Gertjan Koster, Bastian Mei, Frank M. F. de Groot, Christoph Baeumer

专题命中 规划控制 ：occupancy(title,abstract)

AI总结 通过界面工程调控LaCoO₃中Co轨道占据和自旋状态，揭示界面环境对自旋和价态的调控作用。

Comments 18 pages, 13 figures

RNN-based linear parameter varying adaptive model predictive control for autonomous driving

Yassine Kebbati, Naima Ait-Oufroukh, Dalil Ichalal, Vincent Vigneron

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(title,abstract)

Journal ref International Journal of Systems Science 2025

Delay Tolerant Control for Autonomous Driving Using CDOB

Xincheng Cao, Haochong Chen, Levent Guvenc, Bilin Aksun-Guvenc

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(title,abstract)

Autonomous driving using an optimized neural network based adaptive LPV-MPC controller

Yassine Kebbati, Naima Ait-Oufroukh, Vicenç Puig, Vincent Vigneron, Dalil Ichalal

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(title,abstract)

Journal ref 2022 IEEE International Conference on Networking, Sensing and Control (ICNSC)

STRAP: Spatial-Temporal Risk-Attentive Vehicle Trajectory Prediction for Autonomous Driving

Xinyi Ning, Zilin Bian, Dachuan Zuo, Semiha Ergan

机构 * Tandon School of Engineering, New York University（纽约大学Tandon工程学院） 纠错

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(title,abstract)

Comments 6 pages, 3 figures, accepted at ITSC 2025

Optimal Trajectory Planning for Space Object Tracking with Collision-Avoidance Constraints

Saif R. Kazi, Harsha Nagarajan, Hassan Hijazi, Przemek Wozniak

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

Comments Submitted to 2025 IEEE Conference on Control Technology and Applications (CCTA)

Stochastic Time-Optimal Trajectory Planning for Connected and Automated Vehicles in Mixed-Traffic Merging Scenarios

Viet-Anh Le, Behdad Chalaki, Filippos N. Tzortzoglou, Andreas A. Malikopoulos

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

Comments first submission 15 pages