Robotic Mapping with Polygonal Random Fields
专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI
Comments Appears in Proceedings of the Twenty-First Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI2005)
视觉与机器人
自动驾驶
自动驾驶感知、规划、BEV、占用预测、激光雷达和仿真评测。
1. 规划控制 4272 篇
LaViPlan : Language-Guided Visual Path Planning with RLVR
机构 * Electronics and Telecommunications Research Institute（电子通信研究院）
专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract,comments)；分类 cs.RO
Comments Accepted to the 2nd ICCV 2025 Workshop on the Challenge of Out-of-Label Hazards in Autonomous Driving (13 pages, 6 figures)
LMFormer: Lane based Motion Prediction Transformer
机构 * University of Wuppertal（伍珀塔尔大学） ； Aptiv Services Deutschland GmbH（安波福德国服务有限公司）
专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract,comments)；分类 cs.CV
Comments Accepted: Autonomous Driving Workshop, CVPR 2025
BiPOCO: Bi-Directional Trajectory Prediction with Pose Constraints for Pedestrian Anomaly Detection
专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract,comments)；分类 cs.CV
Comments Accepted in Workshop on Safe Learning for Autonomous Driving, co-located with the International Conference on Machine Learning (ICML 20222)
A Human-Centric Method for Generating Causal Explanations in Natural Language for Autonomous Vehicle Motion Planning
专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract,comments)；分类 cs.RO
Comments IJCAI Workshop on Artificial Intelligence for Autonomous Driving (AI4AD), 2022
Switching Recurrent Kalman Networks
专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract,comments)；分类 cs.AI
Comments Machine Learning for Autonomous Driving Workshop at the 35th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021), Sydney, Australia
Quadratic Q-network for Learning Continuous Control for Autonomous Vehicles
专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract,comments)；分类 cs.AI
Comments Machine Learning for Autonomous Driving Workshop on NeurIPS, 2019
Winning the ICCV 2019 Learning to Drive Challenge
专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract,journal_ref)；分类 cs.CV
Journal ref ICCV Autonomous Driving Workshop, 2019
Barrier Function Conformal Safety Clearance Certification with CVaR for Driving Trajectory Selection
结合CVaR的障碍函数保安全间隙认证用于驾驶轨迹选择
机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学）
专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本研究提出结合CVaR的障碍函数保安全间隙认证方法，用于自动驾驶轨迹选择，可提升安全间隙认证率、降低修正量，保障轨迹安全。
DESCENT: Directed Edge Scene Encoding for Airport Surface Movement Prediction
DESCENT：面向机场地面运动预测的有向边场景编码
机构 * Graz University of Technology（格拉茨工业大学） ； Institute of Visual Computing（视觉计算研究所）
专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 该研究针对机场地面运动预测领域，提出基于Transformer的DESCENT架构，结合PRS上下文采样与检测Transformer解码器，在Amelia-10基准上较现有最优基线实现显著性能提升，尤其在安全关键场景表现突出。
Comments IROS 2026. Project page at https://a-pru.github.io/descent
Latent Dynamics-Aware OOD Monitoring for Trajectory Prediction with Provable Guarantees
隐式动态感知的领域外监测用于轨迹预测的可证明保障
专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出基于快速突变点检测的轨迹预测领域外监测方法，通过隐马尔可夫模型建模预测误差演化，实现无需显式知识的领域外检测并保证延迟和误报率的可证明保障。
Comments Accepted by 2026 IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE 2026)
Topology-Aware Decision Making for Multi-Session Localization and Mapping
利用拓扑信息的多会话定位与建图
机构 * Instituto Tecnológico de Aragón (ITA)（阿拉贡技术学院） ； Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón (I3A)（阿拉贡工程研究院） ； Universidad de Zaragoza（萨拉戈塔大学）
专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本研究提出一种基于拓扑信息的多会话框架，通过分析姿态图结构优化建图与定位，减少误差并提升一致性。
GCS-Bridging: Restoring Connectivity of Disconnected Convex Sets for Graph-of-Convex-Sets Motion Planning
GCS-Bridging：恢复凸集图运动规划中断开凸集的连通性
机构 * State Key Laboratory of Robotics and Systems, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室） ； School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学机械与航天工程学院）
专题命中 规划控制 ：trajectory planning(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 针对凸集图（GCS）规划中起始与目标区域断开的问题，提出GCS-Bridging方法，通过无碰撞点路径与凸集膨胀恢复连通性，模拟与硬件实验验证其高成功率与实用性。
Comments 8 pages, 3 figures
MAVEN-T: Reinforced Heterogeneous Distillation for Real-Time Multi-Agent Trajectory Prediction
MAVEN-T：用于实时多智能体轨迹预测的强化异构蒸馏
机构 * School of Mathematical Sciences, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学数学科学学院） ； Bio-X Institutes, Key Laboratory for the Genetics of Developmental and Neuropsychiatric Disorders, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学Bio-X研究院、发育与神经精神疾病遗传学重点实验室） ； Shanghai Key Laboratory of Psychotic Disorders, Brain Science and Technology Research Center, Shanghai Jiao Tong University（上海精神疾病重点实验室、脑科学与技术研究中心，上海交通大学）
专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出MAVEN-T框架，通过高容量教师模型和紧凑学生模型的异构蒸馏，结合强化学习优化，实现实时多智能体轨迹预测，在多个数据集上达到高精度与低延迟。
RiskTraf: Risk-Extrapolated Residual Learning for Multi-Variate Traffic Flow Prediction
RiskTraf：面向多变量交通流预测的风险外推残差学习
机构 * Dongbei University of Finance & Economics（东北财经大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））
专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究针对多变量交通流预测，推出保留三类原始测量的PEMSB-3V基准，提出模型无关的RiskTraf方法，通过风险外推残差学习缓解状态依赖捷径，提升预测性能且优于相关适配方法。
Comments Accepted by CIKM 2026 Oral
Journal ref CIKM' 2026
ControlledShifts: Towards Standardizing Robustness Evaluation in Trajectory Prediction Under Distribution Shifts
ControlledShifts：面向分布偏移下轨迹预测鲁棒性评估的标准化
机构 * School of Computer Science, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算机科学学院） ； Lavoro AI（拉沃罗人工智能公司） ； Stack AV（斯塔克自动驾驶公司） ； Bosch Center for Artificial Intelligence（博世人工智能中心）
专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出ControlledShifts框架与基准套件，通过标准化划分轨迹数据集及统一鲁棒性评分，评估不同容量Transformer架构在分布偏移下轨迹预测的鲁棒性，揭示其处理潜在相关性与环境结构的差异。
Comments 8 pages, 8 figures, 1 table
Stability Control for Real World Testing in Autonomous Racing
自主赛车真实场景测试中的稳定性控制
机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）
专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 针对自主赛车无安全驾驶员、车辆易失稳的问题，提出含ESC、SC、CS的稳定性控制系统，经仿真与实车验证可维持稳定、扩展可运行区域，且提供开源实现。
Comments Accepted at IEEE ITSC 2026
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
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院）
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。
Domain-Adapted Molecular Language Models for Efficient Search of Make-on-Demand Libraries
用于按需构建库高效搜索的领域适配分子语言模型
专题命中 规划控制 ：self-driving(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究通过在6个虚拟分子库上对4种分子语言模型进行基准测试，发现显式领域适配可提升分子表示性能，适配后的编码器在基准任务中表现最佳，为虚拟筛选等领域提供了样本高效的自适应决策策略。
UniReflex: Plug-and-Play Force Control for Pretrained Generative Policies via Fast-Slow Reflex
UniReflex：基于快慢反射的预训练生成策略的即插即用力控制
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shenzhen International Graduate School（深圳国际研究生院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； X Square Robot（X Square机器人公司） ； Xspark AI（Xspark人工智能公司）
专题命中 规划控制 ：trajectory planning(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 UniReflex是一种即插即用框架，通过快速反射网络和解耦的可变阻抗控制，为冻结的生成策略提升接触稳定性与成功率，同时保留位置精度且延迟大幅降低。
Parallel Branch Model Predictive Control on GPUs
GPU上的并行分支模型预测控制
机构 * Delft Center for Systems and Control, TU Delft（代尔夫特系统与控制中心，代尔夫特理工大学）
专题命中 规划控制 ：trajectory planning(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 该研究提出基于GPU的分支模型预测控制轨迹规划求解器，结合迭代LQR等方法，开发两种定制内部LQR求解器，在大规模轨迹规划问题上性能优于高性能CPU求解器。
Comments 8 pages, 7 figures
Longitudinal Control for Autonomous Racing with Combustion Engine Vehicles
机构 * Technical University of Munich, Germany（慕尼黑技术大学） ； School of Engineering & Design（工程与设计学院） ； Department of Engineering Physics and Computation（工程物理与计算系） ； Institute of Automatic Control（自动控制研究所） ； Department of Mobility Systems Engineering（移动系统工程系） ； Institute of Automotive Technology（汽车技术研究所）
专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO
Comments 8 pages, 9 Figures
Spatial Attention Noise Masking for Causally Sufficient Interpretability
用于因果充分可解释性的空间注意力噪声掩码
机构 * Clemson University（克莱姆森大学） ； Binghamton University（宾汉姆顿大学）
专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本研究提出空间注意力噪声掩码框架，结合UNet风格掩码生成器与Resnet18编码器等，实现计算机视觉模型的因果充分可解释性，在五项分类任务中兼具掩码忠实性、分类性能与分布偏移鲁棒性。
Efficient Block-Layer Parallel Inference for Vision-Language-Action on Hybrid Architectures
面向混合架构的视觉-语言-动作（VLA）高效块级并行推理
机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）
专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究针对VLA模型部署于车载平台的延迟与内存压力问题，提出混合CPU-GPU推理框架，通过块级划分实现资源调度，在Bench2Drive数据集及实车部署中均取得性能提升。
Hybrid System Planning using a Mixed-Integer ADMM Heuristic and Hybrid Zonotopes
混合系统规划使用混合整数ADMM启发式方法和混合聚束体
专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出了一种混合系统规划框架，结合混合聚束体与ADMM启发式方法，以提高混合系统规划的效率和收敛速度。
Bridging Network Fragmentation: A Semantic-Augmented DRL Framework for UAV-aided VANETs
弥合网络碎片化：一种语义增强的深度强化学习框架用于无人机辅助的VANETs
机构 * Department of Automation, University of Science & Technology of China（中国科学技术大学自动化系）
专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出语义增强深度强化学习框架，通过语义推理优化无人机在VANETs中的部署，提升网络连通性与效率。
Comments Revised version. This update includes substantial improvements to the methodology, ablation studies, temporal robustness analysis, and cross-city generalization experiments. Submitted to IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking. 15 pages, 14 figures
Effective Game-Theoretic Motion Planning via Nested Search
通过嵌套搜索实现有效的博弈论运动规划
机构 * Technion–Israel Institute of Technology（技术离子以色列理工学院）
专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出GTNS方法，通过嵌套搜索有效计算博弈论中的纳什均衡，适用于自动驾驶等场景，实现快速且可靠的运动规划。
Comments Updated version. Offline graph creation runtime added. Acknowledgements added
Cutting AI Datacenter Energy with Reinforcement Learning: Measured Power Control of LLM Training from One GPU to the Fleet
用强化学习降低AI数据中心能耗：从单GPU到集群的大语言模型训练实测功率控制
专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究针对大语言模型训练的GPU功耗问题，提出PPO元控制器调整生成参数，在单GPU及集群环境下降低功率违规、提升输出与能效，验证了超额订阅的可行性。
Meshy T2: Fast Native Mesh Generation with Flow Matching
Meshy T2：基于流匹配的快速原生网格生成
机构 * Meshy AI
专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 Meshy T2是基于流匹配的网格生成框架，通过顶点集网格VAE和粗到细流匹配级联实现快速图像到网格生成，速度比自回归基线快一个数量级以上，兼具高几何保真度与面数控制、多部件支持能力。
XCoT-VLA: Executable Chain-of-Thought for Vision-Language-Action Driving
XCoT-VLA：面向视觉-语言-动作自动驾驶的可执行思维链
机构 * XPeng Inc（小鹏汽车）
专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究提出XCoT-VLA，用可执行CoT令牌替代自然语言CoT，结合Reason FFN与Control FFN实现轨迹生成，在自动驾驶任务中降低了误差并满足实时规划要求。
