Tunable Trajectory Planner Using G3 Curves
专题命中 规划控制 :autonomous driving(abstract);trajectory planning(abstract);分类 cs.RO
Comments 13 pages, 11 figures, submitted to IEEE Transactions on Intelligent Vehicles
视觉与机器人
自动驾驶感知、规划、BEV、占用预测、激光雷达和仿真评测。
专题命中 规划控制 :autonomous driving(abstract);trajectory planning(abstract);分类 cs.RO
Comments 13 pages, 11 figures, submitted to IEEE Transactions on Intelligent Vehicles
专题命中 规划控制 :autonomous driving(abstract);self-driving(abstract);分类 cs.CV
Comments Henggang Cui and Hoda Shajari contributed equally to this work. Accepted for publication at IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2021
专题命中 规划控制 :occupancy(abstract);trajectory planning(abstract);分类 cs.RO
专题命中 规划控制 :LiDAR(abstract);trajectory planning(abstract);分类 cs.RO
专题命中 规划控制 :autonomous driving(abstract);self-driving(abstract);分类 cs.AI
Comments 21 pages Published in Sensors: https://www.mdpi.com/1424-8220/20/19/5450
专题命中 规划控制 :autonomous driving(abstract);self-driving(abstract);分类 cs.RO
Comments ICAST 2018
Journal ref 2018 IEEE 7th International Conference on Adaptive Science & Technology (ICAST), Accra, 2018, pp. 1-8
专题命中 规划控制 :autonomous driving(abstract);BEV(abstract);分类 cs.CV
Journal ref CVPR 2020
专题命中 规划控制 :self-driving(abstract);occupancy(abstract);分类 cs.RO
专题命中 规划控制 :autonomous driving(abstract);LiDAR(abstract);分类 cs.CV
专题命中 规划控制 :autonomous driving(abstract);LiDAR(abstract);分类 cs.CV
Comments 8 pages, 5 figures, in CVWW2018
专题命中 规划控制 :LiDAR(abstract);trajectory planning(abstract)
Journal ref 2026 European Control Conference (ECC), IEEE
从距离到轨迹:无人机的实时带符号距离函数映射与距离加速运动规划
机构 * UC San Diego(加州大学圣地亚哥分校) ; Shield AI(护盾人工智能公司)
专题命中 规划控制 :occupancy(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI
AI总结 研究针对无人机在杂乱环境中的自主飞行,提出围绕带符号距离函数协同设计映射与规划阶段。开发OREN重建SDF,Bubble$^\star$基于距离信息规划,减少碰撞检查。集成方法在四旋翼飞行器上实时导航,提升SDF估计并快速找到长轨迹。
Comments 25 pages, 10 figures, 5 tables
基于CMO训练的神经模型的分层NMPC对电池电动汽车进行热管理优化
专题命中 规划控制 :BEV(abstract,abstract_cn)
AI总结 研究电池电动汽车热管理优化问题,提出分层NMPC框架,上层平衡能耗与温度跟踪并转化为执行器命令序列,下层补偿干扰等,采用数据驱动神经网络模型,经高保真模拟器验证,相比基线策略能耗显著降低。
隐藏之物至关重要:使用视觉语言模型识别规划关键性的被遮挡智能体
专题命中 规划控制 :autonomous driving(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI
AI总结 提出利用视觉语言模型(VLM)识别对自车轨迹影响最大的被遮挡智能体,通过规划KL散度(PKL)度量进行排序,并微调VLM以提升性能,实验表明该方法比随机采样提升约30%。
Comments Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026). 9 pages, 5 figures, 5 tables
切伦科夫望远镜阵列观测站的阵列控制与数据采集软件
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
使用混合系统LBMPC的节能建筑HVAC控制
专题命中 规划控制 :occupancy(abstract,abstract_cn)
AI总结 本文提出一种基于混合系统学习模型预测控制(LBMPC)的建筑HVAC控制方法,通过系统辨识和模型更新实现日均1.5MWh的节能效果,且不降低舒适度。
NF-TrackLLM:用于LAE XL-MIMO系统的无人机轨迹与近场波束联合预测
专题命中 规划控制 :LiDAR(abstract,abstract_cn)
AI总结 提出NF-TrackLLM框架,通过多模态语义感知和GPT-2时空推理,联合预测近场XL-MIMO系统中无人机轨迹和波束,实现高精度跟踪与波束预测。
通过逆运动学接地驾驶VLA
机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology(韩国科学技术院) ; KimJaeChul AI Graduate School(金 JaeChul人工智能研究生院)
专题命中 规划控制 :trajectory planning(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI
AI总结 本文提出通过逆运动学求解器重新设计驾驶VLA,以解决轨迹预测中对视觉token的忽略问题,通过引入视觉状态预测和逆运动学网络,提升了视觉接地和轨迹规划性能。
平面偏移曲线和双偏移识别的一种正则化方法
专题命中 规划控制 :autonomous driving(abstract);trajectory planning(abstract)
AI总结 本文提出了一种正则化方法,用于生成平面轨迹的偏移曲线,并通过同时拟合位置和切线来实现双偏移识别,解决了偏移曲线中的奇异性和自交问题,提高了路径规划和路径平滑的应用效果。
Comments 26 pages, 7 figures, 2 tables
基于互联网规模知识的自监督行动预测具身推理
机构 * Stanford(斯坦福大学) ; UC Berkeley(加州大学伯克利分校) ; NVIDIA(英伟达)
专题命中 规划控制 :autonomous driving(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI
AI总结 本文提出R&B-EnCoRe方法,通过自监督细化使模型从互联网知识中自推导具身推理策略,提升动作执行和导航性能,减少碰撞率。
Comments Robotics: Science and Systems (RSS) 2026
构建环境:通过信念-意图共演的认知规划
机构 * Shiyao Sang(桑世尧)
专题命中 规划控制 :autonomous driving(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI
AI总结 本文提出基于信念-意图共演的认知规划方法,通过MBCWM和TIWM模型实现环境与现实的认知一致性,提升自动驾驶规划性能并展现类人认知行为。
Comments 12 pages, 8 figures. A paradigm shift from reconstructing the world to understanding it: planning through Belief-Intent Co-Evolution
Vega:通过自然语言指令学习驾驶
机构 * Tsinghua University(清华大学) ; GigaAI
专题命中 规划控制 :autonomous driving(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI
AI总结 本文提出Vega模型,通过自然语言指令生成和规划,提升自动驾驶的灵活性和个性化水平,基于大规模驾驶数据集InstructScene进行实验验证。
Comments Code is available at https://github.com/zuosc19/Vega
BEACON: 语言条件下的遮挡区域导航可行性预测
机构 * Department of Cognitive Robotics (CoR), Delft University of Technology(认知机器人学系(CoR),代尔夫特理工大学)
专题命中 规划控制 :BEV(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI
AI总结 BEACON通过融合视觉语言模型与深度信息,提升遮挡区域导航可行性预测的准确性。
Comments 8 pages. Project page: https://xin-yu-gao.github.io/beacon
多模态高斯散射的3D场景渲染
机构 * UCSD Centers for Machine intelligence, computing, and security (MICS) and Wireless Communications (CWC)(UCSD 机器智能、计算与安全中心(MICS)和无线通信中心) ; UCSD ; NVIDIA
专题命中 规划控制 :autonomous driving(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI
AI总结 本文提出多模态框架,结合射频传感与高斯散射技术,实现高效且鲁棒的3D场景渲染。
鲁棒性是一种函数,而不是一个数字:对基于视觉的驾驶OOD鲁棒性进行因素化的综合研究
机构 * University of Haifa(海法大学)
专题命中 规划控制 :autonomous driving(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI
AI总结 本文研究了基于视觉的驾驶OOD鲁棒性,通过因素分解发现ViT策略比CNN更鲁棒,季节和时间变化显著影响性能,FM特征在延迟成本下表现最佳,多环境训练能提升弱案例表现。
高效无人机轨迹预测:一种多模态深度扩散框架
专题命中 规划控制 :LiDAR(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、eess.IV
AI总结 本文提出一种多模态深度融合框架,通过融合激光雷达和毫米波雷达数据提升无人机轨迹预测精度,实验显示其比基线模型提升40%。
Comments in Chinese language
结合形状补全与抓取预测以实现快速且多功能的多指手抓取
机构 * DLR Institute of Robotics and Mechatronics(德国航空航天中心机器人与机电系统研究所) ; Technical University of Munich(慕尼黑技术大学) ; Deggendorf Institute of Technology(德格多夫技术学院)
专题命中 规划控制 :occupancy(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI
AI总结 本研究提出了一种结合形状补全与抓取预测的深度学习方法,实现快速且多功能的多指手抓取,通过高效算法在单视角深度图像基础上完成物体抓取任务。
Comments 8 pages, 10 figures, 3 tables, 1 algorithm. Published in Humanoids 2023. Project page: https://aidx-lab.org/grasping/humanoids23
Journal ref 2023 IEEE-RAS 22nd International Conference on Humanoid Robots (Humanoids), pp. 1-8, 2023
形状补全与不确定区域预测
机构 * DLR Institute of Robotics and Mechatronics(德国航空航天中心机器人与机电研究所) ; Technical University of Munich(慕尼黑技术大学)
专题命中 规划控制 :occupancy(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI
AI总结 本文提出两种新颖方法用于预测不确定区域,以提升形状补全和抓取质量,通过后处理和直接预测不确定性指标,优于现有基线方法。
Comments 7 pages, 5 figures, Published in IROS 2023. Project page: https://hummat.github.io/2023-iros-uncertain/
Journal ref in Proc. 2023 IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems (IROS), Detroit, MI, USA, Oct. 2023, pp. 1215-1221
VIT-Ped:面向行人行为分析的愿景意图变换器
机构 * German University in Cairo(埃及德国大学) ; Faculty of Media Engineering and Technology(媒体工程与技术学院) ; Computer Science and Engineering Department(计算机科学与工程系) ; C-DRiVeS Lab(C-DRiVeS实验室) ; Cognitive Driving Research in Vehicular Systems(车载系统认知驾驶研究)
专题命中 规划控制 :autonomous driving(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI
AI总结 VIT-Ped提出了一种基于变换器的算法,用于行人行为分析,通过不同数据模态和消融研究实现了SOTA性能。
从预测到规划:用于协作状态-动作预测的策略世界模型
机构 * Dalian University of Technology(大连理工大学)
专题命中 规划控制 :trajectory planning(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI
AI总结 本文提出策略世界模型(PWM),通过整合世界建模与轨迹规划,并利用无动作未来状态预测提升规划性能,实现更可靠的自主驾驶决策。
Comments Accepted by NuerIPS 2025 (Poster)