自动驾驶

Grounding Driving VLA via Inverse Kinematics

通过逆运动学接地驾驶VLA

Junsung Park, Hyunjung Shim

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； KimJaeChul AI Graduate School（金 JaeChul人工智能研究生院） 纠错

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

AI总结 本文提出通过逆运动学求解器重新设计驾驶VLA，以解决轨迹预测中对视觉token的忽略问题，通过引入视觉状态预测和逆运动学网络，提升了视觉接地和轨迹规划性能。

Benchmarking Empirical and Learning-Based Approaches for Feedforward Steering Control in Autonomous Racing

为自动驾驶赛车中的前馈转向控制评估经验方法和学习方法

Georg Jank, Mattia Piccinini, Sebastian Wenk, Phillip Pitschi, Johannes Betz, Boris Lohmann

机构 * Chair of Automatic Control, Department of Engineering Physics and Computation, Technical University of Munich（慕尼黑技术大学自动控制系） ； Professorship of Autonomous Vehicle Systems (AVS), Department of Mobility Systems Engineering, Technical University of Munich（慕尼黑技术大学移动系统工程系自动驾驶车辆系统教授职位） 纠错

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

AI总结 本文通过系统评估两种学习方法和两种经验方法的前馈转向控制器，发现学习方法在开环评估中预测误差最小，但在闭环测试中路径跟踪性能和圈速并不优于所提出的方法，表明在完整轨迹规划和控制软件栈中评估前馈策略的必要性。

Comments 8 pages, 12 figures, Accepted to be published as part of the 2026 IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2026), Naples, Italy, September 15-18, 2026

AMAR: Lightweight Attention-Based Multi-User Activity Recognition from Wi-Fi CSI

AMAR: 基于注意力机制的轻量级多用户活动识别从Wi-Fi CSI

Amirhossein Mohammadi, Hina Tabassum

机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Science（电气工程与计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于注意力机制的轻量级多用户活动识别框架AMAR，通过将活动识别转化为集合预测问题，利用Transformer架构和边缘-云混合架构，实现了在多用户环境下对并发活动的高精度识别，同时显著减少带宽使用和占用估计误差。

Comments 25 pages, 6 figures, 3 tables

TRAM: Test-Time Risk Adaptation with Mixture of Agents

TRAM: 测试时风险适应与代理混合

Mohamad Fares El Hajj Chehade, Amrit Singh Bedi, Amy Zhang, Hao Zhu

机构 * UT Austin（得克萨斯大学） ； University of Central Florida（中央佛罗里达大学） ； MIT（麻省理工学院） ； UMD（大学公园分校） 纠错

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文研究了在部署时无需更新的零更新适应问题，提出TRAM方法通过混合代理评估源策略的风险调整分数，以降低部署风险并保持奖励。