IEEE RA-L

MISTY: High-Throughput Motion Planning via Mixer-based Single-step Drifting

MISTY：基于混合器的单步漂移高吞吐量运动规划

Yining Xing, Zehong Ke, Yiqian Tu, Zhiyuan Liu, Wenhao Yu, Jianqiang Wang

机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与移动系统学院） ； State Key Laboratory of Intelligent Green Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学智能绿色车辆与移动系统国家重点实验室） 纠错

AI总结 MISTY通过混合器单步漂移方法实现高吞吐量运动规划，利用变分自编码器和轻量级MLP-Mixer解码器，结合隐空间漂移损失，提升轨迹生成效率与鲁棒性。

Comments 8 pages, 4 figures, 3 tables. Submitted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

X-IONet: Cross-Platform Inertial Odometry Network for Pedestrian and Legged Robot

X-IONet：跨平台惯性里程计网络用于行人和四足机器人

Dehan Shen, Changhao Chen

机构 * Intelligent Transportation Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（科技大学（广州）智能交通研究组） ； Intelligent Transportation Thrust and Artificial Intelligence Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（科技大学（广州）智能交通研究组和人工智能研究组） ； Division of Emerging Interdisciplinary Areas, The Hong Kong University of Science and Technology（科技大学新兴交叉领域研究部） 纠错

AI总结 X-IONet通过单IMU实现跨平台惯性里程计，采用规则专家选择模块和双阶段注意力架构，提升四足机器人和行人导航的精度与鲁棒性。

Comments RA-L Accepted