自动驾驶

Autonomous Driving with Priority-Ordered STL Specifications Under Multimodal Uncertainty

多模态不确定性下基于优先级排序STL规范的自动驾驶

Taha Bouzid, Shuhao Qi, Mircea Lazar, Sofie Haesaert

专题命中 规划控制 ：基于STL的自动驾驶轨迹规划

AI总结 提出一种不确定性感知的轨迹规划框架，通过信号时序逻辑的词典序优先级处理冲突目标，并结合模型预测路径积分控制实现，在仿真中验证了有效性。

Lagrange: An Open-Vocabulary, Energy-Based Sparse Framework for Generalized End-to-End Driving

Lagrange: 一种面向通用端到端驾驶的开放词汇、基于能量的稀疏框架

Shihao Ji, HongXi Li, Zihui Song, Mingyu Li

专题命中 规划控制 ：提出端到端驾驶框架Lagrange

AI总结 提出Lagrange框架，利用掩码潜在场和视觉语言模型实现开放词汇、稀疏计算，通过拉格朗日动作最小化确保运动学约束，在nuScenes和CODA基准上验证了鲁棒性和可解释性。

Human-like autonomy emerges from self-play and a pinch of human data

类人自主性从自我对弈和少量人类数据中涌现

Daphne Cornelisse, Julian Hunt, Zixu Zhang, Waël Doulazmi, Kevin Joseph, Jaime Fernández Fisac, Eugene Vinitsky

专题命中 规划控制 ：自我对弈强化学习训练驾驶策略。

AI总结 提出一种结合自我对弈强化学习与少量人类演示的正则化方法，仅用30分钟人类数据即可训练出与人类协调的驾驶策略，训练时间仅15小时。

Comments 10 pages

Safe Local Navigation for Ackermann-Steered Robots in Unmapped Environments

阿克曼转向机器人在未映射环境中的安全局部导航

Christian Schaible, Shahin Sirouspour

专题命中 规划控制 ：阿克曼转向机器人在未映射环境中的安全局部导航

AI总结 提出一种控制框架，通过局部障碍物检测确定最安全航向角，构建边界线并优化车辆-障碍物间距，实现阿克曼转向机器人在无全局目标环境中的安全局部导航。

Comments Presented at the 23rd Conference on Robots and Vision (CRV 2026)

Journal ref Proc. 23rd Conference on Robots and Vision (CRV), 2026

An integrated interpretable control effectiveness learning and nonlinear control allocation methodology for overactuated aircrafts

过驱动飞行器的可解释控制效能学习与非线性控制分配集成方法

Umut Demir, Aamir Ahmad, Walter Fichter

专题命中 规划控制 ：过驱动飞行器控制分配

AI总结 提出一种基于稀疏非线性动力学辨识的学习控制效能映射方法，结合在线自适应机制，实现过驱动飞行器的高效非线性控制分配，兼具可解释性和低计算成本。