自动驾驶

C-TRAIL: A Commonsense World Framework for Trajectory Planning in Autonomous Driving

C-TRAIL：用于自动驾驶轨迹规划的常识世界框架

Zhihong Cui, Haoran Tang, Tianyi Li, Yushuai Li, Peiyuan Guan, Amir Taherkordi, Tor Skeie

机构 * University of Oslo（奥斯陆大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Aalborg University（奥尔堡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出C-TRAIL框架，结合常识世界与信任机制，通过Recall-Plan-Update循环提升自动驾驶轨迹规划的可靠性，实验表明其在ADE、FDE和SR指标上均优于现有方法。

Journal ref IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2026

Towards Multi-Object Nonprehensile Transportation via Shared Teleoperation: A Framework Based on Virtual Object Model Predictive Control

通过共享遥控实现多物体非抓取运输：基于虚拟物体模型预测控制的框架

Xinyang Fan, Zhaoyang Chen, Shu Xin, Yi Ren, Zainan Jiang, Fenglei Ni, Hong Liu

机构 * State Key Laboratory of Robotics and System, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室） ； Advanced Manufacturing Laboratory, Huawei Technologies（华为技术有限公司先进制造实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于虚拟物体模型预测控制的共享遥控框架，解决多物体非抓取运输中的轨迹跟踪和托盘姿态控制问题，通过动态约束分析和轨迹平滑算法实现稳定操作。