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2026-07-22 至 2026-07-22 共收录 5 信号源:cs.RO, cs.CV, eess.IV, cs.AI

1. 规划控制 5 篇

2607.19306 2026-07-22 cs.RO cs.AI cs.CV cs.SY eess.SY 新提交 67%

From Distances to Trajectories: Real-Time Signed Distance Function Mapping and Distance-Accelerated Motion Planning for UAVs

从距离到轨迹:无人机的实时带符号距离函数映射与距离加速运动规划

Jason Stanley, Zhirui Dai, Qihao Qian, Tzu-Chin Ho, Tianxing Fan, Siddharth Saha, Christopher Barngrover, Ki Myung Brian Lee, Nikolay Atanasov

机构 * UC San Diego(加州大学圣地亚哥分校) Shield AI(护盾人工智能公司)

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

AI总结 研究针对无人机在杂乱环境中的自主飞行,提出围绕带符号距离函数协同设计映射与规划阶段。开发OREN重建SDF,Bubble$^\star$基于距离信息规划,减少碰撞检查。集成方法在四旋翼飞行器上实时导航,提升SDF估计并快速找到长轨迹。

Comments 25 pages, 10 figures, 5 tables

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2607.19284 2026-07-22 cs.RO 新提交 57%

Stochastic Multi-Objective Kinodynamic Planning Against Adversaries

针对对手的随机多目标运动动力学规划

Thomas Marshall Vielmetti, Daniel Cherenson, Dimitra Panagou

机构 * University of Michigan(密歇根大学)

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

AI总结 研究在含随机混合对手环境下的多目标运动动力学规划,核心方法是将规划空间转移到闭环策略序列,通过蒙特卡洛粒子展开评估风险,引入SMO-RRT和SMO-SST算法,推导有限样本界,实现概率安全规划。

Comments 8 pages, 1 figure, accepted to CDC 2026

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2607.19196 2026-07-22 eess.SY cs.RO cs.SY 新提交 57%

STL-GCS: A Planner-Controller Framework for Signal Temporal Logic via Graphs of Time-varying Convex Sets

STL-GCS:一种基于时变凸集图的信号时序逻辑规划器-控制器框架

Nicola De Carli, Gregorio Marchesini, Dimos V. Dimarogonas

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

AI总结 提出用于满足凸谓词上STL规范的统一轨迹规划与控制框架,规划层将任务编码为时变凸集,结合GCS框架并由B样条参数化轨迹,控制层据此设计反馈控制器,通过仿真和实际实验验证了该方法。

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2607.11340 2026-07-22 cs.RO 版本更新 57%

CR-Solver: GPU-Accelerated Kinematics Solver for Tendon-driven Continuum Robots

CR-Solver:用于腱驱动连续体机器人的GPU加速运动学求解器

Heqing Yang, Yang Yi, Linqing Zhong, Linjiang Huang, Si Liu

机构 * Beihang University(北京航空航天大学)

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

AI总结 针对连续体机器人运动规划问题,提出CR-Solver求解器,它基于优化框架统一逆运动学等,利用GPU加速并行优化,在三项任务验证中比传统CPU求解器显著加速,成功率超95%精度达毫米级,且用纯Python实现,为高性能运动规划提供基础。

Comments IROS 2026

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2607.18273 2026-07-22 cs.DC cs.ET cs.NI 新提交 50%

Predictive RTO for CoAP using Lightweight Support Vector Regression in Internet of Things

物联网中使用轻量级支持向量回归的CoAP预测性重传超时

Tobias Hansson, Praveen Kumar Donta

专题命中 规划控制 :occupancy(abstract)

AI总结 研究物联网中CoAP拥塞控制问题,提出prCoAP方法,用线性支持向量回归集成预测RTO,结合校准随机森林丢弃分类器,经实验验证该方法在分组交付率和系统效率上表现良好。

Comments Submitted to WFIoT 2026 regular track

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