视觉与机器人

自动驾驶

自动驾驶感知、规划、BEV、占用预测、激光雷达和仿真评测。

2026-05-25 至 2026-05-25 共收录 3 篇信号源：cs.RO, cs.CV, eess.IV, cs.AI

1. 规划控制 3 篇

2605.23240 2026-05-25 cs.RO cs.SY eess.SY 57%

Signal Temporal Logic Motion Planning via Graphs of Convex Sets

基于凸集图的信号时序逻辑运动规划

Yu Chen, Ancheng Hou, Mingyang Feng, Xiao Yu, Xiang Yin

机构 * School of Automation & Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（自动化与智能感知学院，上海交通大学）； Institute of Artificial Intelligence, Xiamen University（人工智能研究院，厦门大学）

专题命中规划控制：occupancy(abstract)；分类 cs.RO

AI总结提出一种结合时间自动机与凸集图的框架，将STL运动规划问题转化为凸集图上的最短路径问题，生成满足STL规范、平滑性和速度约束的贝塞尔样条轨迹。

2605.18911 2026-05-25 cs.LG cs.AI 57%

Does Your Wildfire Prediction Model Actually Work, or Just Score Well?

你的野火预测模型真的有效，还是只是得分高？

Yangshuang Xu, Yuyang Dai, Liling Chang, Qi Wang, Yushun Dong

机构 * Florida State University（佛罗里达州立大学）； Northeastern University（东北大学）

专题命中规划控制：occupancy(abstract)；分类 cs.AI

AI总结针对现有地球基础模型不专门用于野火预测的问题，提出首个专门预训练的野火基础模型WILDFIRE-FM，并引入固定合约评估框架以解决评估设计对结论敏感性的问题。

Comments 25 pages

2511.00266 2026-05-25 cs.LG cs.RO 57%

X-TRACK: Physics-Aware xLSTM for Realistic Vehicle Trajectory Prediction

X-TRACK: 物理感知的xLSTM用于真实车辆轨迹预测

Aanchal Rajesh Chugh, Marion Neumeier, Sebastian Dorn

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

AI总结提出基于xLSTM的物理感知轨迹预测框架X-TRACK，通过集成车辆运动学约束生成真实可行的高速轨迹，在highD和NGSIM数据集上达到先进水平。