自动驾驶

StyleVLA: Driving Style-Aware Vision Language Action Model for Autonomous Driving

StyleVLA: 驾驶风格感知的视觉语言动作模型用于自动驾驶

Yuan Gao, Dengyuan Hua, Mattia Piccinini, Finn Rasmus Schäfer, Korbinian Moller, Lin Li, Johannes Betz

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

AI总结 StyleVLA通过引入物理约束和混合损失，生成多样且物理合理的驾驶行为，优于现有专有和先进模型。

Comments 8 pages

BEACON: Language-Conditioned Navigation Affordance Prediction under Occlusion

BEACON: 语言条件下的遮挡区域导航可行性预测

Xinyu Gao, Gang Chen, Javier Alonso-Mora

机构 * Department of Cognitive Robotics (CoR), Delft University of Technology（认知机器人学系（CoR），代尔夫特理工大学） 纠错

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

AI总结 BEACON通过融合视觉语言模型与深度信息，提升遮挡区域导航可行性预测的准确性。

Comments 8 pages. Project page: https://xin-yu-gao.github.io/beacon

Robust Spatiotemporal Motion Planning for Multi-Agent Autonomous Racing via Topological Gap Identification and Accelerated MPC

多智能体自主赛车中鲁棒时空运动规划 via 拓扑间隙识别与加速MPC

Mingyi Zhang, Cheng Hu, Yiqin Wang, Haotong Qin, Hongye Su, Lei Xie

机构 * Department of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院） ； Center for Project-Based Learning, D-ITET, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院项目导向学习中心） 纠错

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

AI总结 本文提出基于拓扑间隙识别与加速MPC的框架，通过预测对手行为和动态占用走廊，实现高速多智能体自主赛车中鲁棒的时空规划与高精度控制。

SPAN-Nav: Generalized Spatial Awareness for Versatile Vision-Language Navigation

SPAN-Nav: 通用空间感知用于多功能视觉-语言导航

Jiahang Liu, Tianyu Xu, Jiawei Chen, Lu Yue, Jiazhao Zhang, Zhiyong Wang, Minghan Li, Qisheng Zhao, Anqi Li, Qi Su, Zhizheng Zhang, He Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Galbot ； BAAI（北京人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 SPAN-Nav通过端到端模型和空间感知机制，在复杂环境中实现高效的视觉-语言导航。

Learning responsibility allocations for multi-agent interactions: A differentiable optimization approach with control barrier functions

多智能体交互中的责任分配学习：一种基于可微优化与控制屏障函数的方法

Isaac Remy, David Fridovich-Keil, Karen Leung

机构 * University of Washington, Department of Aeronautics and Astronautics（华盛顿大学航空航天系） ； University of Texas, Austin, Department of Aerospace Engineering and Engineering Mechanics（得克萨斯大学奥斯汀分校航空航天工程与工程力学系） ； NVIDIA 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于控制屏障函数和可微优化的方法，用于学习多智能体交互中的责任分配，通过数据驱动的方式实现对安全交互行为的可解释性分析。

Comments 8 pages, 7 figures

Dance of the ADS: Orchestrating Failures through Historically-Informed Scenario Fuzzing

ADS的舞蹈：通过历史启发的场景模糊测试来编排故障

Tong Wang, Taotao Gu, Huan Deng, Hu Li, Xiaohui Kuang, Gang Zhao

机构 * Academy of Military Sciences（军事科学院） 纠错

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

AI总结 本文提出ScenarioFuzz方法，通过历史启发的场景模糊测试发现自动驾驶系统中的漏洞，提升安全性验证效率。

Comments This paper was accepted by 33rd ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis (ISSTA 2024)

Journal ref ISSTA 2024

Predictive Control with Indirect Adaptive Laws for Payload Transportation by Quadrupedal Robots

四足机器人负载运输的间接自适应律预测控制

Leila Amanzadeh, Taizoon Chunawala, Randall T. Fawcett, Alexander Leonessa, Kaveh Akbari Hamed

机构 * Department of Mechanical Engineering, Virginia Tech（机械工程系，弗吉尼亚理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于间接自适应律的预测控制框架，用于四足机器人在复杂地形中稳健运输未知负载。

Comments 8 pages, 6 figures. Published in IEEE Robotics and Automation Letters

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 9, no. 11, pp. 10359-10366, Nov. 2024