自动驾驶

BucketKD: A Safety-Aware Bucket-Based Knowledge Distillation Framework for End-to-End Motion Planning

BucketKD：用于端到端运动规划的基于桶的安全感知知识蒸馏框架

Md Nahidul Islam, Mohd Hasan Ali, Dipankar Dasgupta, Myounggyu Won

机构 * University of Memphis（孟菲斯大学） 纠错

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

AI总结 针对端到端运动规划模型规模大难在资源受限平台部署的问题，提出BucketKD框架。该框架将关键环境变量离散化，并设计安全感知航路点注意力机制。实验表明，其在规划精度、安全性及压缩率方面表现出色，显著优于现有方法。

Replanning Human-Robot Collaborative Tasks with Vision-Language Models via Semantic and Physical Dual-Correction

通过语义和物理双校正利用视觉语言模型重新规划人机协作任务

Taichi Kato, Takuya Kiyokawa, Namiko Saito, Kensuke Harada

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

AI总结 本文提出一种通过语义和物理双校正机制提升人机协作任务中机器人重新规划能力的框架，结合视觉语言模型与物理反馈纠正，提高任务执行的成功率和可行性。

Comments 20 pages, 9 figures

OpenLongTail: Generative Scaling of Long-Tail Driving Data

OpenLongTail：长尾驾驶数据的生成式扩展

Lulin Liu, Nuo Chen, Yan Wang, Bangya Liu, Wenyan Cong, Hezhen Hu, Boris Ivanovic, Hao Wang, Ziyao Zeng, Xinyu Gong, Yang Zhou, Zixiang Xiong, Dilin Wang, Zhangyang Wang, Weisong Shi, Ruohan Zhang, Marco Pavone, Zhiwen Fan

机构 * Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； NVIDIA（英伟达） ； UW–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Yale University（耶鲁大学） ； Adobe（奥多比公司） ； Meta ； University of Delaware（特拉华大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 研究针对长尾驾驶数据稀缺影响策略扩展的问题，提出开源生成数据引擎OpenLongTail，通过姿态外推视图合成管道及普吕克射线几何增强，合成异构数据提升闭环驾驶稳健性，验证了其多方面有效性。

Comments Project page: https://openlongtail.github.io/

ECTraj: Enhanced Consistency Training for Multi-Agent Trajectory Prediction

增强多智能体轨迹预测的一致性模型

Alen Mrdovic, Qingze, Liu, Danrui Li, Mathew Schwartz, Kaidong Hu, Sejong Yoon, Mubbasir Kapadia, Vladimir Pavlovic

机构 * Rutgers University - New Brunswick（罗格斯大学-新不伦瑞克分校） ； New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） ； The College of New Jersey（新泽西学院） 纠错

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

AI总结 本文提出ECTraj，通过改进训练和条件生成方法，提升多智能体轨迹预测的一致性模型性能，实现更快推理和更准确预测，建立新的基准。

A Convex Obstacle Avoidance Formulation

一种凸避障公式

Ricardo Tapia, Iman Soltani

机构 * Laboratory for AI, Robotics and Automation, University of California at Davis（人工智能、机器人与自动化实验室，加州大学戴维斯分校） 纠错

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

AI总结 提出首个通用凸避障公式，通过逻辑集成方法将避障融入凸MPC，相比非凸方法大幅提升计算效率，且障碍物在预测时域外仍有效，支持短时域实时部署。

Comments 17 pages, 12 figures, multimedia

SE(2) Navigation Mesh

SE(2)导航网格

Shuyang Shi, Kaixian Qu, Changan Chen, Ines Kast, Yuntao Ma, Marco Hutter

机构 * Robotic Systems Lab, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院机器人系统实验室） 纠错

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

AI总结 提出SE(2)导航网格，通过编码偏航依赖的可通行性，支持非圆形机器人在复杂多层环境中的高效路径规划，并开发了A*-拉绳-A*分层路径搜索策略。

Comments Project page: https://se2-navmesh.github.io/

Early warning signals for loss of control

控制丧失的早期预警信号

Jasper J. van Beers, Marten Scheffer, Prashant Solanki, Ingrid A. van de Leemput, Egbert H. van Nes, Coen C. de Visser

机构 * Faculty of Aerospace Engineering, Delft University of Technology（代尔夫特理工大学航空航天工程学院） ； Aquatic Ecology and Water Quality Management group, Wageningen University and Research（瓦赫宁根大学与研究中心水生态与水质管理组） 纠错

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

AI总结 研究提出通过动态韧性指标监测反馈系统接近不稳定态，不依赖系统模型，适用于复杂非线性系统，为工程设备提供实时预警和韧性设计指导。

Energy-Optimal Spatial Iterative Learning within a Virtual Tube

虚拟管道内的能量最优空间迭代学习

Chen Min, Shuli Lv, Pengda Mao, Huixin Cao, Li Hong, Quan Quan

机构 * School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University（北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院） ； Tianmushan Laboratory, Beihang University（北京航空航天大学天目山实验室） 纠错

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

AI总结 针对无人机续航受限问题，提出一种无模型在线迭代学习框架，通过O(n)复杂度的空间迭代优化降低能耗，在实验中比基于模型的IPOPT快50-60倍。

Comments 9 pages, 7 figures, submitted to RA-L

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 9, pp. 10210-10217, Sept. 2026

Priced Motion Through Optimal Faces: A Normal-Fan Geometry for Non-Stationary Adversarial MDPs

通过最优面的定价运动：非平稳对抗MDP的法扇几何

Kai Hidajat

机构 * Komori Research（Komori研究） 纠错

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

AI总结 本文提出法扇几何框架，将非平稳对抗MDP中的动态遗憾分解为面穿越价格与面内选择误差，区分了有代价与无害的非平稳性。

TrajRS: Towards Certified Robustness in Pedestrian Trajectory Prediction

TrajRS：面向行人轨迹预测的可认证鲁棒性

Liang Zhang, Gaojie Jin, Yao Shi, Quanzhi Li, Cheng-Chao Huang, David N. Jansen, Lijun Zhang

机构 * Key Laboratory of System Software (Chinese Academy of Sciences) and State Key Laboratory of Computer Science, Institute of Software, Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院系统软件重点实验室（中国科学院）和计算机科学国家重点实验室，软件研究所，中国） ； University of Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院大学，中国） ； Nanjing Institute of Software Technology, Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院南京软件技术研究所，中国） ； Hangzhou Institute for Advanced Study, UCAS, China（浙江大学杭州高等研究院，中国） 纠错

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

AI总结 针对轨迹预测模型易受对抗攻击的问题，提出TrajRS框架，将随机平滑扩展到轨迹预测领域，为平滑后的预测器提供认证鲁棒半径，并针对最优预测和所有可能预测两种鲁棒性定义进行优化。

Comments Accepted by 2026 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing

OLiVia-Nav: An Online Lifelong Vision Language Approach for Mobile Robot Social Navigation

OLiVia-Nav: 一种面向移动机器人社交导航的在线终身视觉语言方法

Siddarth Narasimhan, Aaron Hao Tan, Daniel Choi, Goldie Nejat

机构 * University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 OLiVia-Nav通过融合视觉语言模型与在线终身学习框架，实现机器人社交导航中的社会规范适应与动态轨迹规划，优于现有方法。

Long-Term Prediction of Local and Global Human Motion with Occlusion Recovery

局部与全局人体运动的长期预测及遮挡恢复

Qiaoyue Yang, Sven Heutger, Christopher Niemann, Magnus Jung, Ayoub Al-Hamadi, Sven Wachsmuth

机构 * Bielefeld University（比勒费尔德大学） ； Otto-von-Guericke-University Magdeburg（奥托·冯·格里克马格德堡大学） 纠错

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

AI总结 提出基于时空注意力的非自回归Transformer，同时预测局部姿态和全局运动，并训练模型恢复遮挡缺失关节，处理可变历史观测长度。

Comments Advances in Visual Computing (ISVC 2025)

Fine-Grained Behavior and Lane Constraints Guided Trajectory Prediction Method

细粒度行为与车道约束引导的轨迹预测方法

Wenyi Xiong, Jian Chen, Ziheng Qi

机构 * School of Mechanical Engineering, Zhejiang University（浙江大学机械工程学院） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Fully Actuated System Control Theory and Technology, School of Automation and Intelligent Manufacturing, Southern University of Science and Technology（南方科技大学自动化与智能制造学院广东省全驱系统控制理论与技术重点实验室） ； Leapmotor Technology（零跑科技） 纠错

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

AI总结 提出BLNet双流架构，通过并行注意力机制融合行为意图识别与车道约束建模，利用两阶段解码器生成轨迹，在nuScenes和Argoverse数据集上显著提升预测精度。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

Visual-Language-Guided Task Planning for Horticultural Robots

面向园艺机器人的视觉-语言引导任务规划

Jose Cuaran, Kendall Koe, Aditya Potnis, Naveen Kumar Uppalapati, Girish Chowdhary

机构 * the Siebel School of Computing and Data Science（塞比尔计算与数据科学学院） ； the Department of Agricultural and Biological Engineering（农业与生物工程系） ； National Center for Supercomputing Applications（国家超级计算中心） 纠错

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

AI总结 提出一种模块化框架，利用视觉语言模型（VLM）主动查询异构数据源来引导机器人任务规划，在单作和混作环境中进行短期和长期作物监测任务基准测试，发现零样本VLM在短期任务中表现稳健（成功率87%），但长期多目标任务成功率低于10%，且依赖噪声语义地图时性能下降。

Comments 18 pages, 6 figures

Causality-Based Parametric Control Barrier Function for Safe Multi-Vehicle Interaction

基于因果关系的参数化控制屏障函数用于安全多车交互

Yiwei Lyu, Caleb Chang, John M. Dolan

机构 * School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院电气与计算机工程学院） ； Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） 纠错

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

AI总结 针对多车交互中因果推断困难导致保守行为的问题，提出基于因果关系的参数化控制屏障函数，实现自适应安全控制，提升任务效率。

Comments accepted ICRA 2026

2K Retrofit: Entropy-Guided Efficient Sparse Refinement for High-Resolution 3D Geometry Prediction

2K Retrofit: 熵引导的高效稀疏细化用于高分辨率3D几何预测

Tianbao Zhang, Zhenyu Liang, Zhenbo Song, Nana Wang, Xiaomei Zhang, Xudong Cai, Zheng Zhu, Kejian Wu, Gang Wang, Zhaoxin Fan

机构 * BUAA（北京航空航天大学） ； SJTU（上海交通大学） ； GigaAI ； XREAL ； NUST（南京理工大学） ； RUC（清华大学） ； NUDT（国防科技大学） ； UCAS（中国科学技术大学） ； BIBMS（北京工业大学） 纠错

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

AI总结 提出2K Retrofit框架，通过快速粗预测和基于熵的稀疏细化，在不修改基础模型的情况下实现高效2K分辨率几何预测，达到SOTA精度和速度。

Comments Accepted by ECCV 2026

Adaptive Machine Learning Framework for UAV Trajectory Optimization in O-RAN

面向O-RAN的无人机轨迹优化自适应机器学习框架

Chenrui Sun, Swarna Bindu Chetty, Gianluca Fontanesi, Mahnaz Arvaneh, Walid Saad, Hamed Ahmadi

机构 * school of Physics, Engineering and Technology, University of York（物理、工程与技术学院，约克大学） ； Radio Systems Research, Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室无线电系统研究部） ； School of Electrical and Electronic Engineering, University of Sheffield（电子与电气工程学院，谢菲尔德大学） ； Bradley Department of Electrical and Computer Engineering, Virginia Tech（布拉德利电气与计算机工程系，弗吉尼亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出一种集成增强持续迁移学习的无人机轨迹优化框架，通过模型选择机制从预训练库中迁移知识，减少适应时间，仿真表明收敛时间减少44%-56%。

Comments 16 pages, 12 figures, IEEE Transactions on Vehicular Technology

Journal ref 2026 IEEE Transactions on Vehicular Technology

Dense Reward for Multi-View 3D Reasoning with Global Maps and Local Views

基于全局地图与局部视图的多视角3D推理的密集奖励

Jiho Choi, Seonho Lee, Seojeong Park, Hyunjung Shim

机构 * Graduate School of Artificial Intelligence, KAIST, Republic of Korea（韩国科学技术院人工智能研究生院） ； KRAFTON, Republic of Korea（韩国KRAFTON公司） 纠错

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

AI总结 提出DR-MV3D框架，通过全局一致性奖励和局部轨迹奖励对多视角3D VQA的中间推理过程进行密集监督，提升跨视图推理一致性。

Comments ECCV 2026

Active Inference as the Test-Time Scaling Law for Physical AI Agents

主动推理作为物理AI代理的测试时缩放定律

Omar Hashash, Christo Kurisummoottil Thomas, Walid Saad, Merouane Debbah, Karl Friston, Adeel Razi

机构 * Bradley Department of Electrical and Computer Engineering（布拉德利电气与计算机工程系） ； Institute for Advanced Computing（先进计算研究所） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Worcester Polytechnic Institute（沃思堡理工学院） ； Khalifa University of Science and Technology（卡利法科学与技术大学） ； CentraleSupelec（中央超导研究所） ； University Paris Saclay（巴黎萨克雷大学） ； Queen Square Institute of Neurology（伦敦大学学院神经科学研究所） ； School of Psychological Sciences（心理学系） ； Monash University（莫纳什大学） ； CIFAR Global Scholars Program（CIFAR全球学者计划） ； Queen Square Institute of Neurology, University College London（伦敦大学学院神经科学研究所） 纠错

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

AI总结 提出基于主动推理第一性原理的测试时缩放定律，使物理AI代理通过世界模型推理在非平稳环境中泛化，并利用变分推理更新策略，在自动驾驶任务中提升36%以上推理效率。

Comments 53 pages, 13 figures

Iterative Convex Optimization with Control Barrier Functions for Obstacle Avoidance among Polytopes

基于控制障碍函数的迭代凸优化在多面体障碍物规避中的应用

Shuo Liu, Zhe Huang, Calin A. Belta

机构 * Boston University（波士顿大学） ； University of Maryland（马里兰大学） 纠错

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

AI总结 针对多面体机器人与障碍物的避碰问题，提出一种迭代凸MPC-DCBF框架，通过精确最近点计算导出支撑超平面构建线性DCBF约束，实现快速在线安全控制。

Comments 8 pages, 4 figures

Steering Emotional Dynamics for Art Therapy: Controllable Narrative Script Generation through Hierarchically Guided LLM Agents

引导艺术治疗的情感动态：通过分层引导的LLM智能体实现可控叙事脚本生成

Suqing Wang, Qinghai Miao, Chao Guo, Yisheng Lv

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出EC-Script框架，通过分层控制情感轨迹生成叙事脚本，实现情感轨迹规划、场景驱动和局部情感调节，显著优于基线方法。

Output Type Before Quality: A Standards-Derived XAI Admissibility Rubric for Autonomous-Driving Safety

先输出类型，后质量：基于标准的自动驾驶安全XAI可接受性评估标准

Abhinaw Priyadershi, Mandar Pitale, Jelena Frtunikj, Maria Spence

机构 * NVIDIA Corporation（英伟达公司） ； NVIDIA GmbH（英伟达德国分公司） 纠错

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

AI总结 针对基于ML的自动驾驶安全标准与XAI方法输出类型不匹配的证据类型缺口，从多个安全标准推导出19项可测试证据标准，评估六类XAI方法，发现因果XAI在三个生命周期阶段结构上必需，并提出了结构可接受性概念。

Comments Accepted at SAFECOMP 2026 Workshops (SASSUR); to appear in Springer LNCS

A Tutorial on World Models and Physical AI

世界模型与物理AI教程

Il-Seok Oh

机构 * Department of Computer Science and Artificial Intelligence/CAIIT, Jeonju, Jeonbuk, South Korea（韩国全北全州计算机科学与人工智能系/CAIIT） 纠错

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

AI总结 本文提出统一框架，区分显式与隐式世界模型，并探讨其在机器人、自动驾驶等物理AI领域的应用，以及迈向通用人工智能的挑战。

Agentic MPC for Semantic Control System Resynthesis

用于语义控制系统再综合的智能体MPC

Yuya Miyaoka, Masaki Inoue

机构 * University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 提出智能体MPC框架，通过集成大语言模型智能体实现上下文感知的语义自适应控制综合，在自动驾驶场景中验证其根据个人偏好或社交情境（如避让应急车辆）调整控制的能力。

Comments 7 pages, 5 figures

Safety Case Patterns for VLA-based driving systems: Insights from SimLingo

基于VLA的驾驶系统的安全案例模式：来自SimLingo的见解

Gerhard Yu, Fuyuki Ishikawa, Oluwafemi Odu, Alvine Boaye Belle

机构 * York University（约克大学） ； National Institute of Informatics（国家信息研究所） 纠错

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

AI总结 针对VLA驾驶系统提出RAISE安全案例设计方法，通过扩展HARA和定制模式，结合SimLingo案例验证其构建基于证据的安全声明的有效性。

Mean Flow Distillation: Robust and Stable Distillation for Flow Matching Models

平均流蒸馏：面向流匹配模型的鲁棒稳定蒸馏方法

An Zhao, Shengyuan Zhang, Zhongjian Sun, Yixiang Zhou, Zejian Li, Ling Yang, Tianrun Chen, Lingyun Sun

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出平均流蒸馏（MFD）框架，通过时间低通滤波抑制优化噪声并保证轨迹一致性，实现流匹配模型的高保真单步生成。

Discrete-WAM: Unified Discrete Vision-Action Token Editing for World-Policy Learning

Discrete-WAM：面向世界-策略学习的统一离散视觉-动作标记编辑

Ziyang Yao, Haochen Liu, Yuncheng Jiang, Zeyu Zhu, Zibin Guo, Jingru Wang, Tianle Liu, Jianwei Cui, Kuiyuan Yang, Hongwei Xie, Jingwei Zhao, Guang Chen, Hangjun Ye

机构 * Xiaomi EV（小米电动车） 纠错

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

AI总结 提出Discrete-WAM，通过将未来视觉状态和自车动作对齐为离散标记，构建统一离散扩散框架，实现世界建模、世界-动作策略和分层决策策略的联合学习，支持可控生成和反事实推理，提升自动驾驶决策可靠性。

Robust Driving Control for Autonomous Vehicles: An Intelligent General-sum Constrained Adversarial Reinforcement Learning Approach

自动驾驶鲁棒控制：一种智能一般和约束对抗强化学习方法

Junchao Fan, Qi Wei, Ruichen Zhang, Yang Lu, Jianhua Wang, Xiaolin Chang, Bo Ai

机构 * Beijing Key Laboratory of Security and Privacy in Intelligent Transportation（北京智能交通安全与隐私重点实验室） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； College of Computing and Data Science（计算与数据科学学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； School of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） ； Taiyuan University of Technology（太原科技大学） ； School of Electronics and Information Engineering（电子与信息工程学院） 纠错

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

AI总结 针对深度强化学习在自动驾驶中易受对抗攻击的问题，提出智能一般和约束对抗强化学习（IGCARL），通过战略性目标对手和鲁棒驾驶代理的交互训练，在约束优化下提升策略稳定性，实验表明成功率比现有方法提高至少27.9%。

Meridian: Metric-Semantic Primitive Matching for Cross-View Geo-Localization Beyond Urban Environments

Meridian: 超越城市环境的跨视角地理定位的度量-语义基元匹配

Mason Peterson, Qingyuan Li, Yixuan Jia, Fernando Cladera, Carlos Nieto-Granda, Camillo Jose Taylor, Jonathan P. How

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； GRASP Laboratory, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学GRASP实验室） ； U.S. Army Combat Capabilities Development Command, Army Research Laboratory（美国陆军战斗能力发展指挥部，陆军研究实验室） 纠错

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

AI总结 提出Meridian方法，通过匹配航拍图像与地面机器人RGB-D数据中的高层度量-语义基元，无需特定区域训练即可实现跨多种环境的全局定位，平均轨迹误差2.4米。

Comments 9 pages, 6 figures

Unified Driving Tokens: Representation- and Geometry-Guided Discrete Tokenizer for Driving World Models and Planning

统一驾驶令牌：面向驾驶世界模型和规划的表示与几何引导的离散分词器

Ziyang Yao, Zeyu Zhu, YunCheng Jiang, Zibin Guo, Huijing Zhao

机构 * Peking University（北京大学） ； Xiaomi EV（小米电动车） 纠错

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

AI总结 提出一种表示引导与几何增强的离散分词器，通过联合监督学习紧凑令牌，同时优化重建保真度、表示一致性和规划性能。