自动驾驶

The Array Control and Data Acquisition software of the Cherenkov Telescope Array Observatory

切伦科夫望远镜阵列观测站的阵列控制与数据采集软件

I. Oya, B. López, P. Aubert, G. Barni, P. Bauza, D. Berge, J. -P. Bolle, W. Boulakbech, P. Bruno, U. Bajc, A. Bulgarelli, M. Cappi, F. Cassol, S. Caroff, L. Castaldini, T. Collins, V. Conforti, A. Costa, L. David, G. De Cesare, E. de Ona Wilhelmi, A. Di Piano, K. Egberts, R. Fernandez, V. Fioretti, S. Fukami, E. García, E. Garcia, H. Gasparyan, S. Germani, J. Hinton, C. Hoischen, F. Incardona, D. Kostunin, E. Lyard, G. Maurin, D. Melkumyan, E. Mestre, K. Munari, T. Murach, A. Muraczewski, N. Nakhjiri, D. Neise, T. Oprinsen, G. Panebianco, N. Parmiggiani, E. Pietriga, V. Pollet, B. Rudak, I. Sadeh, S. Sah, A. Sarkar, M. Schefer, T. Schmidt, D. Soldevila, S. Spinello, C. Steppa, D. F. Torres, A. Tramacere, R. Vallés, T. Vuillaume, R. Walter, F. Werner, A. Wörheide

专题命中 规划控制 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文介绍了切伦科夫望远镜阵列观测站（CTAO）的阵列控制与数据采集（ACADA）系统，该系统负责望远镜和辅助仪器的控制、监督、数据处理以及观测调度，并支持基于实时科学警报的快速响应。

Comments Accepted version. Published in Astronomy and Computing (2026). DOI: 10.1016/j.ascom.2026.101147

Journal ref Astronomy and Computing, Volume 57, 2026, 101147

A Unified Framework for Trajectory Prediction with Explicit Planning and Reaction Decomposition

显式规划与反应分解的轨迹预测统一框架

Jiaheng Chen, Jiaxing Li, Tinghe Zhang, Chaopeng Guo

机构 * Software College, Northeastern University（东北大学软件学院） 纠错

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

AI总结 针对现有轨迹预测方法未充分区分社会影响功能角色的问题，提出INTraJ框架，将社会影响分解为规划与反应两阶段，在四个基准上实现性能提升，验证了阶段性社会建模的重要性。

Comments Accepted by ACM MM 2026

Learning-Based Motion Planning for Dynamic Environments: From Foundational Algorithms to Emerging Paradigms

动态环境下基于学习的运动规划：从基础算法到新兴范式

Zongyuan Shen, Shalabh Gupta, Shancheng Zhao, Dehua Zhou, Gao Wang, Rui Cheng, Yaming Ou, Zhongqiang Ren, Yikui Zhai, C. L. Philip Chen

机构 * College of Information Science and Technology, Jinan University（暨南大学信息科学技术学院） ； University of Connecticut（康涅狄格大学） ； Guangzhou Maritime University（广州海事大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Global College, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学全球学院） ； Wuyi University（五邑大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

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

AI总结 本综述回顾2015至2025年动态环境下基于学习的运动规划代表性研究，提出学习作用分类法，分析相关影响因素，探讨安全可验证规划等开放挑战与未来方向。

AUTOPILOT VQA: Benchmarking Vision-Language Models for Incident-Centric Dashcam Understanding

自动驾驶视觉问答：以事件为中心的行车记录仪理解视觉语言模型基准测试

Siddharth Damodharan, Radhika Gupta, Ali Alshami, Ryan Rabinowitz, Jugal Kalita

机构 * University of Colorado Colorado Springs（科罗拉多大学科罗拉多斯普林斯分校） ； University of Michigan（密歇根大学） ； University of Notre Dame（圣母大学） 纠错

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

AI总结 针对评估视觉语言模型对安全关键事件推理能力的挑战，提出AUTOPILOT-VQA基准，通过围绕真实驾驶事件的结构化问题评估系统，涵盖多安全相关类别，推动向安全意识推理发展，为自动驾驶系统评估提供标准，助力相关视觉语言系统开发。

Comments CVPR Autopilot Workshop

GraspIT: A Dataset Bridging the Sim-to-Real gap and back for Validated Grasping SE(3) Pose Generation

GraspIT：一个弥合模拟与现实差距并用于验证抓取SE(3)姿态生成的数据集

Paul Koch. Adem Karakurt, André Sers

机构 * Fraunhofer IPK（弗劳恩霍夫研究所） 纠错

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

AI总结 研究针对新型物体抓取，提出GraspIT数据集。通过在Isaac Sim中对桌面场景进行物理滑动测试标注，经Real↔Sim循环反向投影到真实场景。贡献约31.6万个带注释RGBD帧集及开源工具，可用于桌面操作策略学习等。

Comments Preprint, release soon

Do Vision-Language-Action Models Mean What They Say? On the Role of Faithfulness in Embodied Reasoning

视觉语言动作模型所言即所指？论忠实性在具身推理中的作用

Matthew Foutter, Matteo Cercola, Lena Wild, Yunshan Wang, Michelle Li, Daniele Gammelli, Marco Pavone

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） ； Italian Institute of Artificial Intelligence (AI4I)（意大利人工智能研究所） ； NVIDIA Research（英伟达研究院） 纠错

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

AI总结 研究视觉语言动作模型中具身思维链是否真实反映决策过程。区分功能推理与忠实推理，指出当前对齐策略不足，通过人类评估揭示差距，用学习的评论家操作具身忠实性的行为替代物，强化学习后训练策略提升了忠实性。

AnchorVLA: Bridging Discrete Decisions and Continuous Trajectories for Vision-Language-Action Planning

AnchorVLA：为视觉-语言-动作规划连接离散决策与连续轨迹

Qi Liu, Yabei Li, Hongsong Wang, Heng Zhang, Lei He

机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与运载学院） ； State Key Laboratory of Intelligent Green Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学智能绿色车辆与交通国家重点实验室） ； School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Meituan Inc.（美团公司） ； Dongfeng Motor Corporation（东风汽车公司） 纠错

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

AI总结 自动驾驶规划需将多种信息转化为连续轨迹，现有视觉-语言-动作（VLA）规划器有局限。提出AnchorVLA框架，用轨迹模式锚连接高层VLA推理与连续轨迹执行，提升效率、语义动作对齐和生成灵活性。

DSIP: A Dynamic Coordination Planner for Signal-Free Intersections using Diffusion-Model-Based Multi-Agent Motion Planning

DSIP: 基于扩散模型的多智能体运动规划的无信号交叉口动态协调规划器

Qian Hu, Haoyang Peng, Songan Zhang, Ming Yang, Hongtei Eric Tseng

机构 * Global Institute of Future Technology, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学全球未来技术学院） ； School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） ； Department of Electrical Engineering, The University of Texas at Arlington（德克萨斯大学阿灵顿分校电气工程系） 纠错

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

AI总结 提出DSIP框架，利用扩散模型生成多车连续轨迹优化，替代传统信号相位控制，在SUMO仿真中显著降低平均延误并提高平均速度。

LAMP: Lane-Aligned Motion Primitives for Feasible Trajectory Prediction

LAMP: 面向可行轨迹预测的车道对齐运动基元

Sangjin Han, Hoseong Jung, Jeongtae Her, Changhyun Choi, H. Jin Kim

机构 * Seoul National University（首尔大学） ； Hyundai Motor Company（现代汽车公司） 纠错

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

AI总结 提出LAMP框架，利用VQ-VAE学习形状感知运动基元作为离散意图查询，并结合车道拓扑先验的可行性意图选择器，在保持行为多样性的同时提升预测轨迹的拓扑一致性和可行性。

Comments IEEE ITSC 2026, 6 pages

Rethinking Training & Inference for Forecasting: Linking Winner-Take-All back to GMMs

重新思考预测中的训练与推理：将赢家通吃带回高斯混合模型

Qiyuan Wu, Katie Z Luo, Bharath Hariharan, Wei-Lun Chao, Mark Campbell

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Boston University（波士顿大学） 纠错

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

AI总结 针对轨迹预测中赢家通吃训练导致模式后验不可靠的问题，提出测试时后验加权合并和一步EM更新两种轻量级后处理方法，无需重训练即可提升模式排序和预测精度。

Comments Accepted by ECCV 2026

Reasonable Motion: A General ASP Foundation for Environment Constrained Movement Trajectory Computation

合理运动：环境约束下移动轨迹计算的一般ASP基础

Julius Monsen, Jakob Suchan, Mehul Bhatt, Lars Karlsson

机构 * Örebro University（厄勒布鲁大学） ； Constructor University Bremen（不来梅康斯特大学） ； CoDesign Lab（CoDesign实验室） 纠错

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

AI总结 提出一种基于回答集编程的混合定量-定性方法，用于计算真实环境中移动对象的约束分支轨迹模式，通过枚举几何上可行的运动行为作为稳定模型，实现可验证的可解释性，并在自动驾驶基准上验证。

Comments Accepted at: LPNMR 2026 - 18th International Conference on Logic Programming and Non-monotonic Reasoning, 7 - 11 September 2026 - Klagenfurt, Austria

Decentralized Autonomous Traffic Management through Corridor Networks

通过走廊网络的去中心化自主交通管理

Jasmine Jerry Aloor, Aadarsh Govada, Hamsa Balakrishnan

机构 * Department of Aeronautics and Astronautics（航空航天系） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； 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、cs.AI

AI总结 针对高密度自主航空交通，提出基于多智能体强化学习的去中心化走廊网络交通流管理方法，零样本迁移至复杂网络，无需集中协调或重训练。

Comments Presented at the Second US-Europe Air Transportation Research and Development Symposium (ATRDS2026)

JPPD: Joint Prediction_Planning Diffusion with Differentiable Safety Guidance for Dynamic Obstacle Avoidance in Intelligent Transportation Systems

JPPD：具有可微安全引导的联合预测-规划扩散框架用于智能交通系统中的动态障碍物规避

Jiahao Wu, Shengwen Yu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Guangzhou College of Commerce（广州商学院） 纠错

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

AI总结 提出联合预测-规划扩散框架，将参与者预测与机器人规划视为条件轨迹生成问题，通过可微安全势引导和条件流匹配提升共享空间中的安全性与效率。

Comments 12 pages, 4 figures

Dual-Agent Framework for Cross-Model Verified Translation of Natural-Language Protocols into Robotic Laboratory Platform

用于将自然语言协议翻译为机器人实验室平台的双智能体跨模型验证框架

Hyeonna Choi, Jung Yup Kim, Hyuneui Lim, Seunggyu Jeon

机构 * Department of Bionic Machinery, Research Institute of AI Robot, Korea Institute of Machinery & Materials（生物机械系、人工智能机器人研究所、韩国机械材料研究院） 纠错

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

AI总结 提出双智能体框架，通过解析器形式化协议、规则映射引擎生成控制命令、异构LLM验证器纠错，实现自然语言微孔板协议到机器人平台可执行命令的转换，并验证了端到端自主执行。

Learn to Quantify Social Interaction with Constraints for Pedestrian Walking

学习量化行人行走中的社交互动约束

Xiaodan Shi

机构 * Department of Computer and Systems Sciences, Stockholm University（斯德哥尔摩大学计算机与系统科学系） 纠错

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

AI总结 提出Learn to Cluster方法，通过概率潜变量生成模型从轨迹观测中无监督学习社交互动模式，并有效集成到行人轨迹预测中，提升预测鲁棒性。

HOLO-MPPI: Multi-Scenario Motion Planning via Hierarchical Policy Optimization

HOLO-MPPI：通过分层策略优化的多场景运动规划

Youngjae Min, Jovin D'sa, Faizan M. Tariq, David Isele, Navid Azizan, Sangjae Bae

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Honda Research Institute, USA（本田研究所（美国）） 纠错

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

AI总结 提出HOLO-MPPI框架，结合离线高层策略学习与在线低层随机最优控制，实现多场景运动规划，无需针对每个场景重新调整参数，在自动驾驶中优于MPPI和端到端RL基线。

Is Your Trajectory Displacement Safe in Long-tail?

你的轨迹位移在长尾场景中安全吗？

Qiao Sun, Weicheng Zheng, Yixin Huang, Hang Zhao

机构 * Shanghai Qi Zhi Institute（上海期智研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 提出FluidTest评估框架，通过成对WebUI协议、32种语义威胁分类和三元验证系统，检测规划轨迹相对于专家参考的额外威胁，实验发现SOTA规划器仍存在大量安全相关失败。

Comments 20 pages, 15 figures

ConsistencyPlanner: Real-time Planning with Fast-Sampling Consistency Models

ConsistencyPlanner: 基于快速采样一致性模型的实时规划

Qichao Zhang, Xing Fang, Jiaqi Fang, Zhenwen Cai, Jie Ling, Qiankun Yu, Dongbin Zhao

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Guangzhou Zaofu Intelligent Technology Co., Ltd.（广州造父智能科技有限公司） 纠错

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

AI总结 提出Consistency Planner框架，利用快速采样一致性模型实现高效多模态采样，并结合注意力增强解码器融合异构特征，在Waymax模拟器中显著提升安全性和实时性。

Trajectory Optimization in Single and Dual-UAV Bearing-Only Target Localization

单无人机和双无人机仅方位目标定位中的轨迹优化

Zhijian Xiao, Huayu Huang, Bin Li, Yang Shang, Banglei Guan

机构 * College of Aerospace Science and Engineering, National University of Defense Technology（国防科技大学航天科学与工程学院） ； Hunan Key Laboratory of Image Measurement and Visual Navigation（湖南省图像测量与视觉导航重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出基于Fisher信息矩阵的轨迹优化方法，通过谱加权目标函数和交叉角正弦项改善观测几何，结合改进粒子群算法，显著降低定位误差。

Comments 16 pages, 13 figures and 6 tables. Submitted to Measurement

A Geometric Gaussian Mixture Representation of Plane Curves

平面曲线的几何高斯混合表示

Ali Darijani, Benedikt Stratmann, Jürgen Beyerer

机构 * Fraunhofer IOSB（弗劳恩霍夫研究所） ； KIT, IES（卡尔斯鲁厄理工学院，信息工程系） 纠错

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

AI总结 提出一种用户定义的平面曲线概率多边形表示，通过为每个线段赋予法向不确定性参数，构造高斯混合模型，保留局部几何与法向不确定性，适用于多种曲线类型。

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

Ingrid navarro, Pablo Ortega-Kral, Yutong Duan, Jonathan Francis, Jean Oh

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） 纠错

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

Phillip Pitschi, Simon Sagmeister, Frederik Werner, Markus Lienkamp, Boris Lohmann

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

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

Kang Chen, Sihan Zhao, Yixin Cao, Yugang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

Henrik Wille, Luis-Finley Schütz, Felix Strieth-Kalthoff

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

Yan Huang, Shoujie Li, Ziwu Song, Wenbo Ding

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） 纠错

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。

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

Benjamin Formby, Kuang-Ching Wang, D Hudson Smith

机构 * Clemson University（克莱姆森大学） ； Binghamton University（宾汉姆顿大学） 纠错

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

Haibo HU, Lianming Huang, Qiao Li, Nan Guan, Chun Jason Xue

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。

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

Eliseo Curcio

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。

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

Foundation Model Team, XPeng Inc

机构 * XPeng Inc（小鹏汽车） 纠错

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。

Beyond the Plane: Coupling Planar Vehicle Dynamics with Three-Dimensional Road Geometry

超越平面：平面车辆动力学与三维道路几何的耦合

Simon Sagmeister, Phillip Pitschi, Nico Haja, Markus Lienkamp

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； School of Engineering & Design（工程与设计学院） 纠错

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

AI总结 本文提出将平面车辆动力学模型与三维道路几何耦合的新方法，通过转换车辆状态、计算道路诱导力验证其在赛车场及合成赛道的准确性，开源实现以弥合平面仿真与真实三维道路的差距。