自动驾驶

Behavioral Score Diffusion: Model-Free Trajectory Planning via Kernel-Based Score Estimation from Data

行为得分扩散：通过核基得分估计实现无模型轨迹规划

Shihao Li, Jiachen Li, Jiamin Xu, Dongmei Chen

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 本文提出行为得分扩散（BSD），通过核加权估计直接从轨迹数据中计算扩散得分函数，无需学习模型或动力学模型，在停车场景中实现高效轨迹规划。

Where to Look Next: Learning Viewpoint Recommendations for Informative Trajectory Planning

下一步在哪里寻找：为信息轨迹规划学习视角推荐

Max Lodel, Bruno Brito, Álvaro Serra-Gómez, Laura Ferranti, Robert Babuška, Javier Alonso-Mora

机构 * Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） ； Czech Technical University in Prague（捷克理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于深度强化学习的信息感知策略，用于指导递推时间 horizon轨迹优化规划器，以在动态可行且无碰撞的轨迹中最大化信息增益并减少环境不确定性。

Comments accepted to ICRA2022

Journal ref 2022 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

MIGHTY: Hermite Spline-based Efficient Trajectory Planning

MIGHTY：基于Hermite样条的高效轨迹规划

Kota Kondo, Yuwei Wu, Vijay Kumar, Jonathan P. How

机构 * Department of Aeronautics and Astronautics, Massachusetts Institute of Technology（航空航天系，麻省理工学院） ； Department of Electrical and Systems Engineering, University of Pennsylvania（电气与系统工程系，宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 MIGHTY通过Hermite样条实现时空优化，利用连续搜索空间提升效率，仿真中计算时间与旅行时间分别减少9.3%和13.1%，硬件测试中实现高速飞行和动态障碍物应对。

Comments 10 pages, 12 figures

Senna-2: Aligning VLM and End-to-End Driving Policy for Consistent Decision Making and Planning

Senna-2：对齐视觉语言模型与端到端驾驶策略以实现一致的决策与规划

Yuehao Song, Shaoyu Chen, Hao Gao, Yifan Zhu, Weixiang Yue, Jialv Zou, Bo Jiang, Zihao Lu, Yu Wang, Qian Zhang, Xinggang Wang

机构 * Huazhong University of Science & Technology（华中科技大学） ； Horizon Robotics 纠错

专题命中 规划控制 ：end-to-end driving(title)；分类 cs.CV

AI总结 Senna-2通过三阶段训练范式对齐视觉语言模型与端到端驾驶策略，提升决策与规划的一致性，增强驾驶安全性和效率。

Comments 15 pages, 8 figures. Project page: https://ambitious-idiot.github.io/senna2-project

Multi-Robot Trajectory Planning via Constrained Bayesian Optimization and Local Cost Map Learning with STL-Based Conflict Resolution

多机器人轨迹规划通过约束贝叶斯优化与局部成本图学习及基于STL的冲突解决

Sourav Raxit, Abdullah Al Redwan Newaz, Jose Fuentes, Paulo Padrao, Ana Cavalcanti, Leonardo Bobadilla

机构 * Department of Computer Science, University of New Orleans（计算机科学系，新奥尔良大学） ； Knight Foundation School of Computing and Information Sciences, Florida International University（骑士基金会计算与信息科学学院，佛罗里达国际大学） ； Providence College, Department of Mathematics & Computer Science（普罗维登斯学院，数学与计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合约束贝叶斯优化与STL冲突解决的多机器人轨迹规划方法，提升轨迹效率和安全性。

Comments Accepted to ICRA 2026

Many-RRT*: Robust Joint-Space Trajectory Planning for Serial Manipulators

多RRT*：串联机械臂的联合空间轨迹规划

Theodore M. Belmont, Benjamin A. Christie, Anton Netchaev

机构 * USACE ERDC, Information Technology Lab（美国陆军工程兵团工程研究中心信息科技实验室） ； Collaborative Robotics Lab（协作机器人实验室） 纠错

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

AI总结 Many-RRT*通过同时规划多个目标解决串联机械臂在关节空间中规划的鲁棒性和最优性问题，显著提高了轨迹质量和成功率。

Interaction-Aware Model Predictive Decision-Making for Socially-Compliant Autonomous Driving in Mixed Urban Traffic Scenarios

面向混合城市交通场景中社会合规自动驾驶的交互感知模型预测决策

Balint Varga, Thomas Brand, Marcus Schmitz, Ehsan Hashemi

机构 * Institute of Control Systems, Karlsruhe Institute for Technology（控制系统研究所，卡尔斯鲁厄技术学院） ； Wuerzburg Institute for Traffic Sciences GmbH（魏玛交通科学研究所有限公司） ； Faculty of Engineering - Mechanical Engineering Dept, University of Alberta（工程学院-机械工程系，阿尔伯塔大学） 纠错

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

AI总结 本文提出交互感知模型预测决策框架，用于提升自动驾驶在混合城市交通场景中的社会合规性与安全性。

Comments Major Revision

SafeFlowMPC: Predictive and Safe Trajectory Planning for Robot Manipulators with Learning-based Policies

SafeFlowMPC: 基于学习策略的机器人机械臂预测与安全轨迹规划

Thies Oelerich, Gerald Ebmer, Christian Hartl-Nesic, Andreas Kugi

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

AI总结 SafeFlowMPC结合流匹配和在线优化，为机器人机械臂提供安全且灵活的预测轨迹规划方法，通过实验验证其在抓取和人机交互任务中的高效性能。

Comments Accepted at ICRA 2026

Inferring Turn-Rate-Limited Engagement Zones with Sacrificial Agents for Safe Trajectory Planning

利用牺牲代理推断受限转弯率的接触区域以实现安全轨迹规划

Grant Stagg, Cameron K. Peterson

机构 * Brigham Young University 纠错

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

AI总结 本文通过牺牲代理推断受限转弯率的接触区域，利用几何启发式和贝叶斯方法优化轨迹选择，实现安全高效的轨迹规划。

Comments Submitted to the Journal of Aerospace Information Systems

Admittance-Based Motion Planning with Vision-Guided Initialization for Robotic Manipulators in Self-Driving Laboratories

基于阻抗的运动规划与视觉引导初始化用于自动驾驶实验室中的机械臂

Shifa Sulaiman, Tobias Jensen, Francesco Schetter, Simon Bøgh

机构 * Department of Electronics Systems, Aalborg University（电子系统系，奥尔堡大学） ； Department of Information Technology and Electrical Engineering, Università degli Studi di Napoli Federico II（信息科技与电气工程系，那不勒斯费迪里奇二世大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于阻抗控制的运动规划方法，结合视觉引导初始化，实现机械臂在自动驾驶实验室中的自适应和安全操作。

Pedestrian-Aware Motion Planning for Autonomous Driving in Complex Urban Scenarios

面向复杂城市场景的行人感知自主驾驶运动规划

Korbinian Moller, Truls Nyberg, Jana Tumova, Johannes Betz

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

AI总结 本文提出一种结合社会力原理和风险感知的运动规划算法，用于解决复杂城市环境中自动驾驶车辆与行人交互的安全高效规划问题。

Comments 13 Pages. Submitted to the IEEE Transactions on Intelligent Vehicles

Journal ref IEEE Open Journal of Intelligent Transportation Systems, vol. 7, pp. 365-378, 2026

Digital Twins in the Cloud: A Modular, Scalable and Interoperable Framework for Accelerating Verification and Validation of Autonomous Driving Solutions

云中的数字孪生：一种模块化、可扩展且互操作的框架，用于加速自动驾驶解决方案的验证与验证

Tanmay Vilas Samak, Chinmay Vilas Samak, Giovanni Martino, Pranav Nair, Venkat Krovi

机构 * Clemson University International Center for Automotive Research (CU-ICAR)（克莱姆森大学国际汽车研究中心（CU-ICAR）） 纠错

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

AI总结 本文提出一种云中数字孪生框架，通过模块化、可扩展和互操作性设计，加速自动驾驶解决方案的验证与验证过程，显著缩短时间线

Comments Accepted at ASME International Design Engineering Technical Conferences & Computers and Information in Engineering Conference (IDETC-CIE) 2025

Journal ref 2025 ASME International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference (IDETC-CIE), Anaheim, CA, USA, 2025, pp. V005T08A071

Human-Aided Trajectory Planning for Automated Vehicles through Teleoperation and Arbitration Graphs

通过遥控和仲裁图实现自动化车辆的人工辅助轨迹规划

Nick Le Large, David Brecht, Willi Poh, Jan-Hendrik Pauls, Martin Lauer, Frank Diermeyer

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

AI总结 本文提出通过仲裁图实现自动化车辆的人工辅助轨迹规划，允许远程操作员调整规划器约束并扩展车辆的操作设计域。

Comments 7 pages, 8 figures, presented at IEEE Intelligent Vehicles Symposium 2025, video demonstration available at https://www.youtube.com/watch?v=fVSO-YOeGMk

Hybrid Dynamics Modeling and Trajectory Planning for a Cable-Trailer System with a Quadruped Robot

混合动力学建模与电缆-拖车系统四足机器人的轨迹规划

Wentao Zhang, Shaohang Xu, Gewei Zuo, Bolin Li, Jingbo Wang, Lijun Zhu

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（人工智能与自动化学院，华中科技大学） ； Department of Data Science, City University of Hong Kong（数据科学系，城市大学） ； Embodied AI Center of Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室具身智能中心） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种混合动力学模型和搜索算法，用于四足机器人与电缆-拖车系统的轨迹规划，通过几何多边形碰撞避免约束实现安全高效的运动控制。

Comments 8 pages, 8 figures, Accept by RA-L 2025

Agile and Safe Trajectory Planning for Quadruped Navigation with Motion Anisotropy Awareness

具备运动各向异性意识的四足机器人导航轨迹规划

Wentao Zhang, Shaohang Xu, Peiyuan Cai, Lijun Zhu

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology, China（华中科技大学人工智能与自动化学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种考虑四足机器人运动各向异性的导航框架，通过轨迹生成与优化提升导航效率和安全性。

Comments 8 pages, 6 figures, submitted to 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

Restless Multi-Process Multi-Armed Bandits with Applications to Self-Driving Microscopies

restless 多进程多臂老虎机及其在自动驾驶显微镜中的应用

Jaume Anguera Peris, Songtao Cheng, Hanzhao Zhang, Wei Ouyang, Joakim Jaldén

机构 * Department of Information Science and Engineering（信息科学与工程系） ； Department of Applied Physics（应用物理系） ； Department of Biophysics（生物物理系） ； KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种新的决策理论框架RMPMAB，用于解决显微镜成像中的动态优化问题，通过马尔可夫链建模提升效率，减少遗憾并捕捉更多生物相关事件。

Controlling Steering Angle for Cooperative Self-driving Vehicles utilizing CNN and LSTM-based Deep Networks

利用CNN和LSTM深度网络控制协作自动驾驶车辆的转向角

Rodolfo Valiente, Mahdi Zaman, Sedat Ozer, Yaser P. Fallah

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

AI总结 本文提出利用CNN和LSTM深度网络，通过考虑图像帧之间的时序依赖性，提高协作自动驾驶车辆转向角控制的准确性。

Comments Accepted in IV 2019, 6 pages, 9 figures

On Disturbance-Aware Minimum-Time Trajectory Planning: Evidence from Tests on a Dynamic Driving Simulator

关于扰动感知的最短时间轨迹规划：动态驾驶模拟器上的实验证据

Matteo Masoni, Vincenzo Palermo, Marco Gabiccini, Martino Gulisano, Giorgio Previati, Massimiliano Gobbi, Francesco Comolli, Gianpiero Mastinu, Massimo Guiggiani

机构 * Università di Pisa（帕尔马大学） ； Politecnico di Milano（米兰理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出扰动感知的最短时间轨迹规划方法，通过动态模拟器实验验证，表明FLC在降低转向努力的同时保持较短的lap时间，提升了驾驶性能和稳定性。

Comments 18 pages, 11 figures, 5 tables

Dynamics-Decoupled Trajectory Alignment for Sim-to-Real Transfer in Reinforcement Learning for Autonomous Driving

Thomas Steinecker, Alexander Bienemann, Denis Trescher, Thorsten Luettel, Mirko Maehlisch

机构 * University of the Bundeswehr Munich（联邦国防军慕尼黑大学） 纠错

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

Robot Path and Trajectory Planning Considering a Spatially Fixed TCP

Bernhard Rameder, Hubert Gattringer, Andreas Mueller, Ronald Naderer

机构 * Institute of Robotics, Johannes Kepler University Linz（机器人研究所，约翰·凯撒大学林茨） ； FerRobotics Compliant Robot Technology GmbH（FerRobotics 机器人技术公司） 纠错

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

Journal ref Advances in Service and Industrial Robotics, Proceedings of the 34th International Conference on Robotics in Alpe-Adria-Danube Region (RAAD 2025)

\LARGE GMP$^{3}$: Learning-Driven, Bellman-Guided Trajectory Planning for UAVs in Real-Time on SE(3)

Babak Salamat, Dominik Mattern, Sebastian-Sven Olzem, Gerhard Elsbacher, Christian Seidel, Andrea M. Tonello

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

Systematic Constraint Formulation and Collision-Free Trajectory Planning Using Space-Time Graphs of Convex Sets

Matthew D. Osburn, Cameron K. Peterson, John L. Salmon

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Brigham Young University（电气与计算机工程系，尤因斯大学） ； Department of Mechanical Engineering, Brigham Young University（机械工程系，尤因斯大学） 纠错

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

Comments 16 pages with references, 20 figures

Disturbance-Aware Dynamical Trajectory Planning for Air-Land Bimodal Vehicles

Shaoting Liu, Wenshuai Yu, Bo Zhang, Shoubin Chen, Fei Ma, Zhou Liu, Qingquan Li

机构 * Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (Shenzhen)（广东人工智能与数字经济实验室（深圳）） ； Shenzhen University（深圳大学） 纠错

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

VH-Diffuser: Variable Horizon Diffusion Planner for Time-Aware Goal-Conditioned Trajectory Planning

Ruijia Liu, Ancheng Hou, Shaoyuan Li, Xiang Yin

机构 * Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University（自动化系，上海交通大学） 纠错

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

An Effective Trajectory Planning and an Optimized Path Planning for a 6-Degree-of-Freedom Robot Manipulator

Takumu Okazaki, Akira Terui, Masahiko Mikawa

机构 * University of Tsukuba, Tsukuba, Japan（茨川大学） 纠错

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

Comments 26 pages

Belief-Conditioned One-Step Diffusion: Real-Time Trajectory Planning with Just-Enough Sensing

Gokul Puthumanaillam, Aditya Penumarti, Manav Vora, Paulo Padrao, Jose Fuentes, Leonardo Bobadilla, Jane Shin, Melkior Ornik

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； Providence College（普罗维登斯学院） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） 纠错

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

Comments Accepted to CoRL 2025 (Conference on Robot Learning)

FSDP: Fast and Safe Data-Driven Overtaking Trajectory Planning for Head-to-Head Autonomous Racing Competitions

Cheng Hu, Jihao Huang, Wule Mao, Yonghao Fu, Xuemin Chi, Haotong Qin, Nicolas Baumann, Zhitao Liu, Michele Magno, Lei Xie

机构 * Department of Control Science and Engineering, Zhejiang University（控制科学与工程系，浙江大学） ； Center for Project-Based Learning, D-ITET, ETH Zurich（基于项目的学习中心，苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

Comments accepted by IROS 2025

Optimal Trajectory Planning in a Vertically Undulating Snake Locomotion using Contact-implicit Optimization

Adarsh Salagame, Eric Sihite, Alireza Ramezani

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Northeastern University（电气与计算机工程系，东北大学） ； California Institute of Technology（加州理工学院） 纠错

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

Predictive Planner for Autonomous Driving with Consistency Models

Anjian Li, Sangjae Bae, David Isele, Ryne Beeson, Faizan M. Tariq

机构 * Honda Research Institute（本田研究院） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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

Comments Accepted at the 28th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) 2025

Towards Safe Autonomous Driving: A Real-Time Safeguarding Concept for Motion Planning Algorithms

Korbinian Moller, Rafael Neher, Marvin Seegert, Johannes Betz

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

Comments 7 pages, submitted to the IEEE ICVES 2025, Coventry, UK