自动驾驶

BridgeDrive: Diffusion Bridge Policy for Closed-Loop Trajectory Planning in Autonomous Driving

BridgeDrive: 基于扩散桥的闭环轨迹规划扩散策略

Shu Liu, Wenlin Chen, Weihao Li, Zheng Wang, Lijin Yang, Jianing Huang, Yipin Zhang, Zhongzhan Huang, Ze Cheng, Hao Yang

机构 * Bosch (China) Investment Ltd（博世（中国）投资有限公司） 纠错

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(title,abstract)；trajectory planning(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 BridgeDrive提出一种基于锚点的扩散桥策略，通过实时闭环轨迹规划提升自动驾驶的安全性和效率。

Comments Accepted for publication at ICLR 2026

Boundary-Guided Trajectory Prediction for Road Aware and Physically Feasible Autonomous Driving

边界引导的轨迹预测用于道路感知和物理可行的自动驾驶

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

机构 * FZI Research Center for Information Technology（弗赖堡研究所信息科技研究中心） ； 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(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出了一种基于边界引导的轨迹预测框架，通过约束回归和HD地图实现道路感知和运动学可行性，提升了自动驾驶的轨迹预测精度和鲁棒性。

Comments Accepted in the 36th IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV 2025)

GIANT - Global Path Integration and Attentive Graph Networks for Multi-Agent Trajectory Planning

GIANT - 全局路径整合与注意力图网络用于多智能体轨迹规划

Jonas le Fevre Sejersen, Toyotaro Suzumura, Erdal Kayacan

机构 * Artificial Intelligence in Robotics Laboratory (AiR Lab), Department of Electrical and Computer Engineering, Aarhus University（人工智能机器人实验室（AiR实验室），电气与计算机工程系，奥胡斯大学） ； Foundation Models for Artificial Intelligence group, Department of Information and Communication Engineering, Tokyo University（人工智能基础模型组，信息与通信工程系，东京大学） ； Automatic Control Group, Department of Electrical Engineering and Information Technology, Paderborn University（自动控制组，电气工程与信息科技系，波德恩大学） 纠错

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

AI总结 GIANT通过结合全局路径规划与注意力图网络，提升多智能体在复杂动态环境中的避障与导航性能。

Comments Published in: 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

Many-RRT*: Robust Joint-Space Trajectory Planning for Serial Manipulators

多RRT*：串联机械臂的联合空间轨迹规划

Theodore M. Belmont, Benjamin A. Christie, Anton Netchaev

机构 * USACE ERDC, Information Technology Lab（美国陆军工程兵团工程研究中心信息科技实验室） ； Collaborative Robotics Lab（协作机器人实验室） 纠错

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

AI总结 Many-RRT*通过同时规划多个目标解决串联机械臂在关节空间中规划的鲁棒性和最优性问题，显著提高了轨迹质量和成功率。

K-Gen: A Multimodal Language-Conditioned Approach for Interpretable Keypoint-Guided Trajectory Generation

K-Gen：一种多模态语言条件方法用于可解释的关键点引导轨迹生成

Mingxuan Mu, Guo Yang, Lei Chen, Ping Wu, Jianxun Cui

机构 * Harbin Institute of Technology Chongqing Research Inst. of HIT（哈尔滨工业大学重庆研究院） ； Changan Automobile Co., Ltd Chongqing, China（长安汽车有限公司重庆） 纠错

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

AI总结 K-Gen通过多模态语言模型结合关键点引导方法，提升自动驾驶轨迹生成的可解释性和准确性。

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