自动驾驶

Rectify, Don't Regret: Avoiding Pitfalls of Differentiable Simulation in Trajectory Prediction

纠正，而非后悔：避免可微模拟在轨迹预测中的陷阱

Harsh Yadav, Christian Bohn, Tobias Meisen

机构 * University of Wuppertal（乌珀塔尔大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种非可微的递推滚动方法，通过切断计算图来避免可微模拟中的捷径学习，提升轨迹预测的鲁棒性和恢复能力。

Risk-Aware Obstacle Avoidance Algorithm for Real-Time Applications

面向实时应用的风险感知障碍避障算法

Ozan Kaya, Emir Cem Gezer, Roger Skjetne, Ingrid Bouwer Utne

机构 * Department of Marine Technology, Norwegian University of Science and Technology（挪威科学技术大学海洋技术系） 纠错

专题命中 规划控制 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种混合风险感知导航架构，结合障碍物概率建模与平滑轨迹优化，提升自主水面 vessel 在动态环境中的安全性和自主性。

On the Road with 16 Neurons: Mental Imagery with Bio-inspired Deep Neural Networks

16个神经元的旅程：基于生物启发深度神经网络的视觉预测

Alice Plebe, Mauro Da Lio

机构 * Dept. of Information Engineering and Computer Science（信息工程与计算机科学系） ； Dept. of Industrial Engineering（工业工程系） ； University of Trento, Italy（意大利特伦托大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于生物启发深度神经网络的视觉预测策略，通过构建具有层次结构的神经元集合来提取抽象概念，并在自动驾驶任务中实现高效表示学习。

Comments 18 pages, 10 figures

Digital Twin Enabled Simultaneous Learning and Modeling for UAV-assisted Secure Communications with Eavesdropping Attacks

基于数字孪生的UAV辅助安全通信中同时学习与建模

Jieting Yuan, Songhan Zhao, Ye Xue, Yu Zhao, Bo Gu, Shimin Gong

专题命中 规划控制 ：trajectory planning(abstract)

AI总结 本文研究UAV辅助无线网络中的安全通信问题，提出DT-SLAM框架通过数字孪生实现高效学习，以应对智能窃听UAV的威胁，提升安全吞吐量。

Self-referenced, drift-tolerant dipole-resolved population inversion using degeneracy-lifted dual quasinormal modes

自参考、抗漂移的双极子解析人口倒置使用退化提升的双准正常模

Jiaxin Yu, Xinyu Zhang, Guangyu Dai, Shuai Xing, Minghui Yang, Fuxing Gu

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 通过双通道自参考方案，利用退化提升的双准正常模实现抗漂移的双极子解析人口倒置，无需外部绝对校准。

Comments 7 pages, 4 figures, 31 references

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