自动驾驶

Feasibility Restoration under Conflicting STL Specifications with Pareto-Optimal Refinement

在冲突的STL规范下进行可行性恢复的帕累托最优细化

Tianhao Wu, Yiwei Lyu

机构 * Department of Computer Science, University of Southern California（南加州大学计算机科学系） ； Department of Computer Science and Engineering, Texas A&M University（德克萨斯农工大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种两阶段框架，在冲突的STL规范下通过最小松弛恢复可行性，并通过多目标优化实现可解释的决策。

Safe Autonomous Lane Changing: Planning with Dynamic Risk Fields and Time-Varying Convex Space Generation

安全的自动驾驶变道：基于动态风险场和时间变化凸空间的规划

Yijun Lu, Zhihao Lin, Zhen Tian

机构 * Waseda University（早稻田大学） ； James Watt School of Engineering, University of Glasgow（格拉斯哥大学詹姆斯·瓦特工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出基于动态风险场和时间变化凸空间的轨迹规划方法，通过整合风险感知与碰撞避免，实现安全高效的自动驾驶变道。

U-OBCA: Uncertainty-Aware Optimization-Based Collision Avoidance via Wasserstein Distributionally Robust Chance Constraints

基于不确定性优化的碰撞避免：通过Wasserstein分布鲁棒机会约束

Zehao Wang, Yuxuan Tang, Han Zhang, Jingchuan Wang, Weidong Chen

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（自动化与智能感知学院，上海交通大学） ； Institute of Medical Robotics, Shanghai Jiao Tong University（医学机器人研究所，上海交通大学） ； Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education of China（教育部系统控制与信息处理重点实验室） ； Shanghai Engineering Research Center of Intelligent Control and Management, Shanghai（智能控制与管理上海工程研究中心） 纠错

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

AI总结 U-OBCA通过引入Wasserstein分布鲁棒机会约束，提升机器人在狭窄环境中的导航效率和轨迹规划的保守性

Generative Models in Decision Making: A Survey

生成模型在决策中的应用：综述

Xinyu Shao, Jianping Zhang, Haozhi Wang, Leo Maxime Brunswic, Kaiwen Zhou, Jiqian Dong, Kaiyang Guo, Zhitang Chen, Jun Wang, Jianye Hao, Xiu Li, Yinchuan Li

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

AI总结 本文综述提出了一种基于概率框架的控制作为推理的系统分类，将生成决策置于其中，通过变分因子分解轨迹后验，概念化了四个功能角色，并探讨了生成模型在高风险领域的应用及挑战。

Comments Project page:https://github.com/xyshao23/Awesome-Generative-Models-for-Decision-Making-Taxonomy

Perception-Aware Time-Optimal Planning for Quadrotor Waypoint Flight

四旋翼航点飞行的感知感知时间最优规划

Chao Qin, Jiaxu Xing, Rudolf Reiter, Angel Romero, Yifan Lin, Hugh H. -T. Liu, Davide Scaramuzza

机构 * University of Toronto Institute for Aerospace Studies (UTIAS)（多伦多大学航空航天研究所在加拿大） ； Robotics and Perception Group（机器人与感知组） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种感知意识时间最优轨迹优化框架，结合动力学、视觉约束和环境几何，提升四旋翼飞行的感知可靠性与效率。

AutoQD: Automatic Discovery of Diverse Behaviors with Quality-Diversity Optimization

AutoQD: 利用质量-多样性优化自动发现多样化行为

Saeed Hedayatian, Stefanos Nikolaidis

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Archimedes AI 纠错

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

AI总结 AutoQD通过自动生成行为描述符，利用随机傅里叶特征近似MMD，实现无需预定义描述符的多样化策略发现。

Comments Accepted to ICLR 2026

FoSS: Modeling Long Range Dependencies and Multimodal Uncertainty in Trajectory Prediction via Fourier State Space Integration

FoSS：通过傅里叶状态空间整合建模长距离依赖性和多模态不确定性在轨迹预测中

Yizhou Huang, Gengze Jiang, Yihua Cheng, Kezhi Wang

机构 * Brunel University of London（伦敦布鲁内尔大学） ； University of Birmingham（伯明翰大学） 纠错

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

AI总结 FoSS通过结合频域和时域建模，有效提升轨迹预测的准确性和效率，减少计算与参数消耗，实现多模态不确定性建模。

Comments Accepted by CVPR 2026

Mixed-Integer MPC-Based Motion Planning Using Hybrid Zonotopes with Tight Relaxations

基于混合锥形体的混合整数MPC运动规划

Joshua A. Robbins, Jacob A. Siefert, Sean Brennan, Herschel C. Pangborn

机构 * Department of Mechanical Engineering, The Pennsylvania State University（机械工程系，宾夕法尼亚州立大学） ； Penn State Applied Research Laboratory（宾夕法尼亚州立大学应用研究实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出基于混合锥形体的混合整数MPC运动规划方法，通过紧松弛和分支定界求解器高效解决非凸约束问题，实现快速且精确的自动驾驶运动规划。

TSC: Topology-Conditioned Stackelberg Coordination for Multi-Agent Reinforcement Learning in Interactive Driving

TSC：基于拓扑条件的Stackelberg协调用于交互驾驶中的多智能体强化学习

Xiaotong Zhang, Gang Xiong, Yuanjing Wang, Siyu Teng, Alois Knoll, Long Chen

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统国家重点实验室，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） ； Department of Natural Sciences, University of Durham（达勒姆大学自然科学系） ； College of Civil and Transportation Engineering, Shenzhen University（深圳大学土木与交通工程学院） ； Chair of Robotics, Artificial Intelligence and Realtime Systems, Technical University of Munich（慕尼黑技术大学机器人、人工智能与实时系统教授职位） 纠错

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

AI总结 TSC通过拓扑条件的Stackelberg协调方法，在无通信执行下实现密集交通中的去中心化多智能体强化学习，提升训练稳定性和安全性。

Comments 12 pages, 8 figures

Towards Intelligible Human-Robot Interaction: An Active Inference Approach to Occluded Pedestrian Scenarios

迈向可解释的人机交互：一种主动推断方法用于遮挡行人场景

Kai Chen, Yuyao Huang, Guang Chen

机构 * Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于主动推断的方法，用于解决遮挡行人场景中的安全挑战，通过结合 RBPF 和 CEM 增强的 MPPI 控制器，实现可解释的人机交互。

Comments 14 pages, 6 figures, Proceedings of the 2026 ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI'26)

ECAM: A Contrastive Learning Approach to Avoid Environmental Collision in Trajectory Forecasting

ECAM: 一种用于轨迹预测中避免环境碰撞的对比学习方法

Giacomo Rosin, Muhammad Rameez Ur Rahman, Sebastiano Vascon

机构 * Department of Environmental Sciences, Informatics and Statistics, Ca' Foscari University of Venice, Italy（环境科学、信息学与统计学系，威尼斯卡福斯卡里大学，意大利） 纠错

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

AI总结 ECAM通过对比学习方法提升轨迹预测中对环境碰撞的避免能力，有效降低碰撞率。

Comments IJCNN 2025

SunnyParking: Multi-Shot Trajectory Generation and Motion State Awareness for Human-like Parking

SunnyParking: 多次停车场景下的轨迹生成与运动状态感知

Jishu Miao, Han Chen, Jiankun Zhai, Qi Liu, Tsubasa Hirakawa, Takayoshi Yamashita, Hironobu Fujiyoshi

机构 * Chubu University（名古屋大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

专题命中 规划控制 ：BEV(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 SunnyParking通过双分支端到端架构实现运动状态感知，结合空间轨迹和离散运动状态预测，提升复杂多次停车场景下的轨迹生成和换挡点定位精度。

Robot Local Planner: A Periodic Sampling-Based Motion Planner with Minimal Waypoints for Home Environments

机器人局部规划器：一种基于周期采样的运动规划器，适用于家庭环境，且使用最少的路径点

Keisuke Takeshita, Takahiro Yamazaki, Tomohiro Ono, Takashi Yamamoto

机构 * Frontier Research Center, Toyota Motor Corporation（丰田汽车公司前沿研究中心） ； Department of Information Science, Faculty of Information Science, Aichi Institute of Technology（爱知技术大学信息科学系） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种基于周期采样的机器人局部规划器，通过减少路径点和提高鲁棒性，实现家庭环境中的高效安全运动规划。

Comments Accepted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2025. Project Page: https://toyotafrc.github.io/RobotLocalPlanner-Proj/

PegasusFlow: Parallel Rolling-Denoising Score Sampling for Robot Diffusion Planner Flow Matching

PegasusFlow: 并行滚动去噪分数采样用于机器人扩散规划流程匹配

Lei Ye, Haibo Gao, Peng Xu, Zhelin Zhang, Junqi Shan, Ao Zhang, Wei Zhang, Ruyi Zhou, Zongquan Deng, Liang Ding

机构 * State Key Laboratory of Robotics and Systems, Harbin Institute of Technology（机器人系统国家重点实验室，哈尔滨工业大学） 纠错

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

AI总结 PegasusFlow通过并行滚动去噪分数采样方法，实现了无需专家数据的机器人轨迹规划，显著提升了复杂地形中的导航性能。

Comments 8 pages, 7 figures, conference paper

HONEST-CAV: Hierarchical Optimization of Network Signals and Trajectories for Connected and Automated Vehicles with Multi-Agent Reinforcement Learning

HONEST-CAV: 连续和自动化车辆网络信号与轨迹的分层优化方法基于多智能体强化学习

Ziyan Zhang, Changxin Wan, Peng Hao, Kanok Boriboonsomsin, Matthew J. Barth, Yongkang Liu, Seyhan Ucar, Guoyuan Wu

机构 * College of Engineering, Center for Environmental Research and Technology, University of California at Riverside（加州大学河滨分校工程学院、环境研究与技术中心） ； InfoTech Labs, Toyota Motor North America（丰田北美信息科技实验室） 纠错

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

AI总结 HONEST-CAV通过多智能体强化学习和机器学习轨迹规划算法优化交通信号与车辆轨迹，提升交通效率和节能效果。

Comments 7 pages, 6 figures. Accepted at the 2026 IEEE Intelligent Vehicles Symposium. Final version to appear at IEEE Xplore

Synergising Human-like Responses and Machine Intelligence for Planning in Disaster Response

融合人类样响应与机器智能以应对灾害响应中的规划

Savvas Papaioannou, Panayiotis Kolios, Christos G. Panayiotou, Marios M. Polycarpou

机构 * KIOS Research and Innovation Center of Excellence（KIOS研究与创新卓越中心） ； Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出融合人类样响应与机器智能的框架，以提升灾害响应中复杂任务的规划效率。

Comments 2024 IEEE World Congress on Computational Intelligence (IEEE WCCI), 2024 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)

Toward a Fully Autonomous, AI-Native Particle Accelerator

迈向完全自主的、原生AI粒子加速器

Chris Tennant

机构 * Jefferson Laboratory（杰弗逊实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出通过AI共同设计构建完全自主的粒子加速器，旨在实现自主运行和最大化性能。

Comments 14 pages, 1 figure

Distributed Virtual Model Control for Scalable Human-Robot Collaboration in Shared Workspace

分布式虚拟模型控制用于可扩展的人机协作在共享工作空间

Yi Zhang, Omar Faris, Chapa Sirithunge, Kai-Fung Chu, Fumiya Iida, Fulvio Forni

机构 * Department of Engineering, University of Cambridge（工程系，剑桥大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种分布式虚拟模型控制框架，通过去中心化方法实现安全的人机协作，有效解决死锁问题并提升协作效率。

SpecFuse: A Spectral-Temporal Fusion Predictive Control Framework for UAV Landing on Oscillating Marine Platforms

SpecFuse：一种用于无人机在振荡海洋平台着陆的频谱-时间融合预测控制框架

Haichao Liu, Yufeng Hu, Shuang Wang, Kangjun Guo, Jun Ma, Jinni Zhou

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 SpecFuse通过融合频谱与时间域的预测控制方法，实现无人机在振荡海洋平台上的高精度着陆，显著提升预测精度和鲁棒性。

Comments 8 pages, 5 figures, 4 tables

Autonomous Robotic Tissue Palpation and Abnormalities Characterisation via Ergodic Exploration

自主机器人组织触诊及异常特征表征 via 耐久性探索

Luca Beber, Edoardo Lamon, Matteo Saveriano, Daniele Fontanelli, Luigi Palopoli

机构 * Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento（信息工程与计算机科学系，特伦托大学） ； Department of Industrial Engineering, University of Trento（工业工程系，特伦托大学） 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耐久性探索的自主机器人触诊框架，通过结合力反馈与高斯过程回归，实现对组织弹性特性的高精度实时映射，提升异常特征的检测能力。

Comments Submitted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

When Environments Shift: Safe Planning with Generative Priors and Robust Conformal Prediction

当环境变化时：利用生成先验和鲁棒符合预测进行安全规划

Kaizer Rahaman, Jyotirmoy V. Deshmukh, Ashish R. Hota, Lars Lindemann

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

AI总结 本文提出一种在分布偏移下具有鲁棒性的安全规划框架，通过生成先验和鲁棒符合预测方法，提供概率安全保证。

Eva-Tracker: ESDF-update-free, Visibility-aware Planning with Target Reacquisition for Robust Aerial Tracking

Eva-Tracker: 无ESDF更新、基于可见性的规划与目标重新获取的稳健空中跟踪

Yue Lin, Yang Liu, Dong Wang, Huchuan Lu

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） 纠错

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

AI总结 Eva-Tracker通过无ESDF更新和基于可见性的路径规划，实现更稳健的空中目标跟踪，降低计算开销。

Comments Accepted by ICRA 2026

Interpretable Vision Transformers in Monocular Depth Estimation via SVDA

通过SVDA实现单目深度估计中的可解释性视觉变换器

Vasileios Arampatzakis, George Pavlidis, Nikolaos Mitianoudis, Nikos Papamarkos

机构 * Dept. Electrical and Computer Engineering（电子与计算机工程系） ； Democritus University of Thrace（德米特里乌斯大学） ； Athena Research Center（雅典研究中心） ； University Campus at Kimmeria（基米里亚大学校园） 纠错

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

AI总结 SVDA通过引入谱结构化的注意力机制，提升了单目深度估计的可解释性，同时保持了预测精度并降低了计算开销。

Comments 8 pages, 2 figures, submitted to CVPR Conference 2026

A Collision-Free Sway Damping Model Predictive Controller for Safe and Reactive Forestry Crane Navigation

一种无碰撞的摇摆阻尼模型预测控制器用于安全且反应性的林业起重机导航

Marc-Philip Ecker, Christoph Fröhlich, Johannes Huemer, David Gruber, Bernhard Bischof, Tobias Glück, Wolfgang Kemmetmüller

机构 * Automation & Control Institute (ACIN), TU Wien（自动化与控制研究所（ACIN），维也纳技术大学） ； Center for Vision, Automation & Control, AIT Austrian Institute of Technology GmbH（视觉、自动化与控制中心，奥地利技术研究所） 纠错

专题命中 规划控制 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种无碰撞的摇摆阻尼模型预测控制器，用于林业起重机的安全导航和实时环境适应。

Comments Accepted at ICRA 2026

TriPilot-FF: Coordinated Whole-Body Teleoperation with Force Feedback

TriPilot-FF：具有力反馈的协调全身遥控

Zihao Li, Yanan Zhou, Ranpeng Qiu, Hangyu Wu, Guoqiang Ren, Weiming Zhi

机构 * Zeno AI ； Zhejiang University（浙江大学） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； University of Sydney（悉尼大学） 纠错

专题命中 规划控制 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 TriPilot-FF通过引入脚踏板触觉反馈和双臂跟随遥控，实现了具有力反馈的协调全身遥控，提升移动机械臂的操控精度和避障能力。

TURBO: Utility-Aware Bandwidth Allocation for Cloud-Augmented Autonomous Control

TURBO：面向云增强自主控制的效用感知带宽分配

Peter Schafhalter, Alexander Krentsel, Hongbo Wei, Joseph E. Gonzalez, Sylvia Ratnasamy, Scott Shenker, Ion Stoica

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 TURBO通过联合优化汽车和云的带宽分配与控制管道配置，提升自动驾驶系统的精度和安全性。

Comments 34 pages, 13 figures

Nimbus: A Unified Embodied Synthetic Data Generation Framework

Nimbus：一个统一的具身合成数据生成框架

Zeyu He, Yuchang Zhang, Yuanzhen Zhou, Miao Tao, Hengjie Li, Hui Wang, Yang Tian, Jia Zeng, Tai Wang, Wenzhe Cai, Yilun Chen, Ning Gao, Jiangmiao Pang

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

AI总结 Nimbus通过统一的四层架构和解耦执行模型，提升合成数据生成的吞吐量和稳定性，支持大规模分布式环境下的持续高吞吐数据生成。

Steerable Adversarial Scenario Generation through Test-Time Preference Alignment

通过测试时间偏好对齐的可操控对抗场景生成

Tong Nie, Yuewen Mei, Yihong Tang, Junlin He, Jie Sun, Haotian Shi, Wei Ma, Jian Sun

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Tongji University（同济大学） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

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

AI总结 SAGE通过测试时间偏好对齐实现对抗性场景生成的可控权衡，提升自动驾驶系统安全性评估效率。

Comments ICLR 2026

Journal ref The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)

Interpolation of GEDI Biomass Estimates with Calibrated Uncertainty Quantification

利用校准不确定性量化进行GEDI生物量估计插值

Robin Young, Srinivasan Keshav

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 规划控制 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出利用注意力神经过程（ANPs）进行GEDI生物量估计插值，通过校准不确定性量化提升预测准确性与不确定性校准效果。

Policy Learning with a Language Bottleneck

具有语言瓶颈的策略学习

Megha Srivastava, Cedric Colas, Dorsa Sadigh, Jacob Andreas

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Inria（法国国家信息与自动化技术研究院） 纠错

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

AI总结 通过语言瓶颈框架，AI代理能生成可解释的策略规则，提升与人类的协作效率。

Comments Accepted to TMLR (2026)