自动驾驶

VERDI: VLM-Embedded Reasoning for Autonomous Driving

VERDI：嵌入视觉语言模型的自动驾驶推理

Bowen Feng, Zhiting Mei, Julian Ost, Filippo Ghilotti, Baiang Li, Roger Girgis, Anirudha Majumdar, Felix Heide

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Torc Robotics 纠错

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

AI总结 VERDI通过在训练时整合视觉语言模型的推理过程和常识知识，提升自动驾驶系统的决策能力，实现更高效的模块化架构，同时保持快速推理速度。

MPCFormer: A physics-informed data-driven approach for explainable socially-aware autonomous driving

MPCFormer: 一种融合物理信息的数据驱动方法用于可解释的社交感知自主驾驶

Jia Hu, Zhexi Lian, Xuerun Yan, Ruiang Bi, Dou Shen, Yu Ruan, Chunlong Xia, Haoran Wang

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

AI总结 MPCFormer通过融合物理信息和数据驱动的方法，提升自主驾驶在复杂交通场景中的社交交互能力，实现更安全的人类行为模拟，实验显示其在轨迹预测和碰撞率控制方面表现优异。

Comments 17 pages, 17 figures

Hierarchical Trajectory Planning of Floating-Base Multi-Link Robot for Maneuvering in Confined Environments

浮基多连杆机器人的分层轨迹规划用于在受限环境中 maneuvering

Yicheng Chen, Jinjie Li, Haokun Liu, Zicheng Luo, Kotaro Kaneko, Moju Zhao

机构 * Department of Mechanical Engineering, The University of Tokyo（东京大学机械工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种分层轨迹规划框架，通过全局引导与配置感知的局部优化，实现浮基多连杆机器人在受限环境中的机动性，无需人工构建障碍模型。

Comments Accepted to IEEE T-ASE; DOI pending

Journal ref IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, vol. 23, pp. 5460-5477, 2026

ARES OS 2.0: An Orchestration Software Suite for Autonomous Experimentation Systems and Self-Driving Labs

ARES OS 2.0：面向自主实验系统和自动驾驶实验室的编排软件套件

Arthur W. N. Sloan, Robert W. Waelder, Morgen L. Smith, Nicholas Kleiner, Arnas Babeckis, Jason Wheeler, Daylond Hooper, Benji Maruyama

专题命中 规划控制 ：self-driving(title,abstract)

AI总结 ARES OS 2.0通过服务导向架构实现实验室自动化和闭环自主实验，提供统一控制和实验设计工具，降低科研人员构建自动驾驶实验室的门槛。

GA-GS: Generation-Assisted Gaussian Splatting for Static Scene Reconstruction

GA-GS：基于生成的高斯点散射用于静态场景重建

Yedong Shen, Shiqi Zhang, Sha Zhang, Yifan Duan, Xinran Zhang, Wenhao Yu, Lu Zhang, Jiajun Deng, Yanyong Zhang

机构 * School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学计算机科学与技术学院） ； School of Artificial Intelligence and Data Science, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学人工智能与数据科学学院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Institute of Advanced Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学先进技术研究院） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院） ； School of information Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学信息科学技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出GA-GS方法，通过生成技术辅助恢复动态物体遮挡区域，引入可学习的真实性标量平衡真实背景与生成区域，利用轨迹匹配数据集验证了其在大规模持久遮挡场景中的优越性能。

TIGFlow-GRPO: Trajectory Forecasting via Interaction-Aware Flow Matching and Reward-Guided Optimization

TIGFlow-GRPO：通过交互感知的流匹配和奖励引导优化进行轨迹预测

Xuepeng Jing, Wenhuan Lu, Hao Meng, Zhizhi Yu, Jianguo Wei

机构 * Tianjin University（天津大学） 纠错

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

AI总结 本文提出TIGFlow-GRPO，通过交互感知的流匹配和奖励引导优化，提升复杂环境下的轨迹预测准确性与稳定性，生成更符合社会规范和物理可行的轨迹。

SpectralSplat: Appearance-Disentangled Feed-Forward Gaussian Splatting for Driving Scenes

SpectralSplat：面向驾驶场景的外观-解耦前馈高斯点云法

Quentin Herau, Tianshuo Xu, Depu Meng, Jiezhi Yang, Chensheng Peng, Spencer Sherk, Yihan Hu, Wei Zhan

机构 * Applied Intuition ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 SpectralSplat通过前馈高斯点云法解耦场景几何与外观属性，提升驾驶场景的重建质量和可控外观迁移能力。

Comments Under review

SCP: Spatial Causal Prediction in Video

SCP：视频中的空间因果预测

Yanguang Zhao, Jie Yang, Shengqiong Wu, Shutong Hu, Hongbo Qiu, Yu Wang, Guijia Zhang, Tan Kai Ze, Hao Fei, Chia-Wen Lin, Mong-Li Lee, Wynne Hsu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Sichuan University（四川大学） ； National Tsing Hua University（国立清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SCP任务，挑战模型超越观察预测空间因果结果，并构建SCP-Bench基准测试，揭示人类与模型性能差距及因果推理局限。

Comments 30 pages, 21 figures, 17 tables, CVPR findings

Integrating Domain-Specialized Language Models with AI Measurement Tools for Deterministic Atomic-Resolution Experimentation

将领域专用语言模型与AI测量工具整合用于确定性原子分辨率实验

Zhuo Diao, Kouma Matsumoto, Linfeng Hou, Masahiro Ohara, Hayato Yamashita, Masayuki Abe

专题命中 规划控制 ：self-driving(abstract)

AI总结 本文提出一种框架，通过专门的小语言模型实现扫描探针显微镜的自主控制，结合AI驱动的测量工具，实现室温下的原子分辨率SPM实验，提升实验可靠性和可控性。