自动驾驶

A Self-Supervised Learning Approach with Differentiable Optimization for UAV Trajectory Planning

一种结合可微优化的自监督学习方法用于无人机轨迹规划

Yufei Jiang, Yuanzhu Zhan, Harsh Vardhan Gupta, Chinmay Borde, Junyi Geng

机构 * Department of Aerospace Engineering, Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学航空航天工程系） ； Department of Engineering and Applied Science, University at Buffalo（布法罗大学工程与应用科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种结合可微优化的自监督学习方法，用于在三维环境中提升无人机轨迹规划的效率和鲁棒性。

Comments Accepted by ICRA 2026

TPK: Trustworthy Trajectory Prediction Integrating Prior Knowledge For Interpretability and Kinematic Feasibility

TPK: 通过整合先验知识实现可解释性和运动学可行性轨迹预测

Marius Baden, Ahmed Abouelazm, Christian Hubschneider, Yin Wu, Daniel Slieter, J. Marius Zöllner

机构 * FZI Research Center for Information Technology（弗赖堡信息科技研究中心） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； CARIAD SE 纠错

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

AI总结 TPK通过整合车辆、行人和自行车的交互和运动学先验知识，提高轨迹预测的可解释性和物理可行性。

Comments First and Second authors contributed equally; Accepted in the 36th IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV 2025) for oral presentation; Winner of the best paper award

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