自动驾驶

Multimodal Classification Network Guided Trajectory Planning for Four-Wheel Independent Steering Autonomous Parking Considering Obstacle Attributes

四轮独立转向自主泊车的多模态分类网络引导轨迹规划考虑障碍属性

Jingjia Teng, Yang Li, Yougang Bian, Manjiang Hu, Yingbai Hu, Guofa Li, Jianqiang Wang

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

AI总结 本文提出基于多模态感知网络和混合A*搜索的轨迹规划框架，通过考虑障碍属性提升四轮独立转向车辆在狭窄环境中的导航效率和安全性。

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Trajectory Prediction for Autonomous Driving: Progress, Limitations, and Future Directions

自动驾驶中的轨迹预测：进展、局限与未来方向

Nadya Abdel Madjid, Abdulrahman Ahmad, Murad Mebrahtu, Yousef Babaa, Abdelmoamen Nasser, Sumbal Malik, Bilal Hassan, Naoufel Werghi, Jorge Dias, Majid Khonji

机构 * Khalifa University（哈利法大学） ； New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校） ； Khalifa University, KUCARS-KU Center for Autonomous Robotic Systems（哈利法大学KUCARS自主机器人系统中心） 纠错

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

AI总结 本文综述了轨迹预测方法，提出分类体系，概述预测流程，并讨论当前研究领域、问题及未解决的挑战。

Not All Agents Matter: From Global Attention Dilution to Risk-Prioritized Game Planning

并非所有智能体都重要：从全局注意力稀释到风险优先的游戏规划

Kang Ding, Hongsong Wang, Jie Gui, Lei He

机构 * School of Cyberspace Security, Southeast University（东南大学网络空间安全学院） ； School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Vehicle and Mobility School, Tsinghua University（清华大学车辆与运载学院） 纠错

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

AI总结 本文提出风险优先游戏规划方法，通过GameAD框架提升自动驾驶轨迹安全性，实验表明其在复杂环境中表现更优。

Comments 14 pages, 5 figures