自动驾驶

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。

Approximate Robust Control of Uncertain Dynamical Systems

不确定动力系统近似鲁棒控制

Edouard Leurent, Yann Blanco, Denis Efimov, Odalric-Ambrym Maillard

机构 * INRIA Lille（INRIA里尔） ； Renault（雷诺） ； Non-A team, INRIA Lille SequeL team, INRIA Lille（非A团队，INRIA里尔SequeL团队，INRIA里尔） 纠错

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

AI总结 本文研究了在不确定环境中大型非线性系统安全控制策略的设计，提出两种可处理的鲁棒控制方法，应用于自动驾驶问题。

Journal ref 32nd Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2018) Workshop, Dec 2018, Montr{é}al, Canada

A Fleet of Miniature Cars for Experiments in Cooperative Driving

用于合作驾驶实验的微型汽车车队

Nicholas Hyldmar, Yijun He, Amanda Prorok

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 本文介绍了一种由16辆微型Ackermann转向车辆组成的独特实验平台，旨在解决多车导航和轨迹规划研究与教育中低成本平台不足的问题，通过实验展示合作驾驶在多车道道路地形中的优势。

Comments Accepted to ICRA 2019

On Infusing Reachability-Based Safety Assurance within Probabilistic Planning Frameworks for Human-Robot Vehicle Interactions

在人机车辆交互中将基于可达性的安全性保证融入概率规划框架

Karen Leung, Edward Schmerling, Mo Chen, John Talbot, J. Christian Gerdes, Marco Pavone

机构 * Department of Aeronautics and Astronautics（航空与航天系） ； Department of Mechanical Engineering（机械工程系） ； School of Computing Science（计算科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种最小干预的安全控制器，用于确保自动驾驶车辆与外部控制车辆的碰撞自由交互，通过实时控制器实现轨迹跟踪和安全保证，展示了在交通交织实验中自动驾驶车辆在对手车辆违反规划预期时仍能避免碰撞。

Comments Presented at the International Symposium on Experimental Robotics, Buenos Aires, Argentina, 2018

Zero-shot Deep Reinforcement Learning Driving Policy Transfer for Autonomous Vehicles based on Robust Control

基于鲁棒控制的零样本深度强化学习驾驶策略迁移用于自动驾驶车辆

Zhuo Xu, Chen Tang, Masayoshi Tomizuka

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于鲁棒控制的零样本深度强化学习驾驶策略迁移方法，通过转移具体的运动学量来解决自动驾驶中源域与目标域之间的建模差距问题，采用可转移的分层强化学习轨迹规划器和基于扰动观测器的鲁棒跟踪控制器，验证了该方法在多个驾驶场景中的零样本迁移能力。

Comments Published at IEEE ITSC 2018

Momentum Model-based Minimal Parameter Identification of a Space Robot

基于动量模型的太空机器人最小参数识别

B. Naveen, Suril V. Shah, Arun K. Misra

机构 * Indian Institute of Technology, Jodhpur, Rajasthan, India（印度理工学院，朱达普尔，拉贾斯坦邦，印度） ； McGill University, Montreal, Quebec H3A 0C3, Canada（麦吉尔大学，蒙特利尔，魁北克 H3A 0C3，加拿大） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于动量模型的最小参数识别方法，用于在轨识别太空机器人的最小参数，这些参数能够唯一确定动量和动力学模型，从而支持卫星及其安装的机械臂的运动规划和控制。

Comments Accepted for publication in AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics

Optimization-Based Collision Avoidance

基于优化的避障方法

Xiaojing Zhang, Alexander Liniger, Francesco Borrelli

机构 * Model Predictive Control Laboratory, Department of Mechanical Engineering, University of California, Berkeley, USA（加州大学伯克利分校机械工程系模型预测控制实验室） ； Automatic Control Laboratory, Department of Information Technology and Electrical Engineering, ETH Zurich, Switzerland（苏黎世联邦理工学院信息科技与电气工程系自动控制实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出一种将非光滑避障约束转化为光滑非线性约束的方法，利用凸优化的强对偶性。该方法适用于在n维空间中移动的受控物体，能处理一般障碍物和可表示为有限凸集并集的受控物体，并结合了传统轨迹生成算法中常用的有号距离概念。

Comments 27 pages, 9 figures, 2 tables

Trajectory Generation using Sharpness Continuous Dubins-like Paths with Applications in Control of Heavy Duty Vehicles

利用连续尖锐度的Dubins-like路径生成轨迹，应用于重载车辆控制

Rui Oliveira, Pedro F. Lima, Marcello Cirillo, Jonas Mårtensson, Bo Wahlberg

机构 * Scania, Autonomous Transport Solutions（斯堪尼亚，自主运输解决方案） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种考虑转向执行器速率和扭矩限制的轨迹生成框架，通过连续尖锐度曲线提升重载车辆的自主驾驶性能。

Comments 18 pages, 7 figures, accepted for publication at ECC 2018 - European Control Conference

Real-Time Control for Autonomous Racing Based on Viability Theory

基于可行性理论的实时自主赛车控制

Alexander Liniger, John Lygeros

机构 * Automatic Control Laboratory, ETH Zurich（自动控制实验室，苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 本文基于可行性理论生成有限步前瞻轨迹，结合低层模型预测控制器实现实时自主赛车，通过游戏理论方法改进可行性核计算，提升安全性并减少 lap 时间。

Comments 26 pages, 11 figures

Robotic Control for Cognitive UWB Radar

具备认知能力的超宽频雷达机器人控制

Stefan Brüggenwirth, Fernando Rial

机构 * Fraunhofer Institute for High Frequency \ 纠错

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

AI总结 本文提出了一种用于6自由度机械臂的轨迹规划方法，该机械臂携带合成孔径超宽频雷达传感器，通过优化问题实现碰撞-free的末端执行器轨迹，以最小化观测时间，适用于三维重建和穿墙雷达扫描及IED检查。

Comments 4 pages, 9 figures, submitted to IEEE IRC 2018

Data-Driven Model Predictive Control of Autonomous Mobility-on-Demand Systems

数据驱动的自动驾驶按需出行系统模型预测控制

Ramon Iglesias, Federico Rossi, Kevin Wang, David Hallac, Jure Leskovec, Marco Pavone

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

AI总结 本文提出一种端到端的数据驱动框架，用于控制自动驾驶按需出行系统，通过时间扩展网络建模并设计MPC算法，利用历史数据预测短期需求，减少乘客等待时间达89.6%。

Comments Submitted to the International Conference on Robotics and Automation 2018

EXACT-MPPI: Exact Signed-Distance Navigation for Arbitrary-Footprint Robots from Point Clouds via Path Integral Control

EXACT-MPPI：通过路径积分控制实现点云中任意足迹机器人的精确有符号距离导航

Chen Peng, Zhikang Ge, Wenwu Lu, Haiming Gao, Stavros Vougioukas, Peng Wei

机构 * ZJU-Hangzhou Global Scientific and Technological Innovation Center, Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学杭州全球科技创新中心） ； College of Biosystems Engineering and Food Science, Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学生物系统工程与食品科学学院） ； Department of Biological and Agricultural Engineering, University of California, Davis, Davis, California, USA（加州大学戴维斯分校生物与农业工程系） 纠错

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

AI总结 提出EXACT-MPPI框架，将解析精确有符号距离评估器嵌入模型预测路径积分控制器，无需中间地图表示，直接处理点云实现任意形状足迹机器人的安全导航。

Generative Multi-Robot Motion Planning via Diffusion Modeling with Multi-Agent Reinforcement Learning Guidance

基于扩散建模与多智能体强化学习引导的生成式多机器人运动规划

Suk Ki Lee, Venkata Sai Deepak Mutta, Hyunwoong Ko

机构 * School of Manufacturing Systems and Networks, Arizona State University, Mesa, AZ（1制造系统与网络学院，亚利桑那州立大学，梅萨，AZ） ； Michael W. Hall School of Mechanical Engineering, Mississippi State University, Starkville, MS（2迈克尔·W·霍尔机械工程学院，密西西比州立大学，斯塔克维尔，MS） 纠错

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

AI总结 提出一种结合扩散模型与多智能体强化学习的框架，通过值函数引导反向扩散过程实现交互感知的轨迹生成，降低多机器人冲突率。

Comments 11 pages, 6 figures, 1 table. This paper has been accepted for publication in the proceedings of ASME IDETC-CIE 2026

MUSCLE-NET: Predicted-Multiscale-Aware Network for Pedestrian Trajectory Forecasting

MUSCLE-NET：面向行人轨迹预测的预测多尺度感知网络

Yu Liu, Ming Huang, Xiao Ren, Zhijie Liu, Youfu Li, He Kong

机构 * Guangdong Provincial Key Laboratory of Fully Actuated System Control Theory and Technology, School of Automation and Intelligent Manufacturing, Southern University of Science and Technology (SUSTech), Shenzhen（广东省全主动系统控制理论与技术重点实验室，自动化与智能制造学院，南方科技大学（SUSTech），深圳） ； Department of Mechanical Engineering, City University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China（香港城市大学机械工程系，香港特别行政区，中国） 纠错

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

AI总结 提出MUSCLE-NET，通过多尺度多模态特征提取和尺度自适应预测机制，解决现有方法对观测信息利用不足及忽视未来运动尺度依赖的问题，在JAAD和PIE数据集上取得竞争性能。

Comments This manuscript has been accepted to the IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems as a regular paper

Consideration of Vehicle Characteristics on the Motion Planner Algorithm

运动规划算法中车辆特性的考虑

Syed Adil Ahmed, Taehyun Shim

机构 * University of Michigan Dearborn（密歇根大学迪尔伯恩分校） 纠错

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

AI总结 针对现有轨迹规划器未考虑质心高度影响导致不同车辆（尤其是高质心车辆）轨迹非最优的问题，提出一种采用简化双轨模型、基于稳态方程估计侧向和侧倾载荷转移以及简化轮胎模型的规划器，以降低求解器负担，并在高/低加速度条件和不同车辆高度下与粒子模型和运动学模型规划器进行对比。

Comments This paper has been accepted for conference proceedings in MECC 2024, Chicago under a Creative Commons License CC-BY-NC-ND

Journal ref IFAC-PapersOnLine, Vol 58, Num 28, 2024, pgs 444-449