自动驾驶

FlexPath: Adapting Learned Connectivity Guidance to Path Preferences

FlexPath: 基于图像规划的学习语义路径先验

Taehyoung Kim, Tim Schoenbrod, David Eckel, Henri Meeß

机构 * Fraunhofer IVI（弗劳恩霍夫研究所） ； Technische Hochschule Ingolstadt（因戈尔施塔特技术大学） 纠错

专题命中 感知 ：occupancy(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出FlexPath两阶段框架，将可行性先验与偏好解耦，通过可微路径形状目标实现任务自适应，在最短路径规划中搜索代价降低14.3%，并支持零样本泛化与多目标适配。

RAPiD: Reward-Guided Consistency Distillation of Diffusion Planners for Real-Time Autonomous Driving

RAPiD: 通过扩散行为先验实现安全高效的实时确定性轨迹规划

Ruturaj Reddy, Hrishav Bakul Barua, Junn Yong Loo, Thanh Thi Nguyen, Ganesh Krishnasamy

机构 * School of Information Technology, Monash University, Malaysia（墨尔本大学信息科技学院） ； Faculty of Information Technology, Monash University, Australia（墨尔本大学信息技术学院） ； TCS Research, India（印度TCS研究） 纠错

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

AI总结 RAPiD通过扩散行为先验实现高效安全的实时轨迹规划，优于现有方法。

Thermalization Dynamics in the Two-Dimensional Hubbard Model with Neural-Network Quantum States

二维哈伯德模型中热化从实时动力学的崩溃

Alessandro Sinibaldi, Luciano Loris Viteritti, Riccardo Rende, Fakher F. Assaad, Giuseppe Carleo

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 利用时间相关变分蒙特卡洛和基于变压器的神经网络量子态，研究二维哈伯德模型在相互作用淬火后的实时动力学，发现弱到中等相互作用下长时双占据与热化一致，而超过临界相互作用时出现热化破坏。

Comments 10 pages, 7 figures

Dual-Force: Enhanced Offline Diversity Maximization under Imitation Constraints

Dual-Force：模仿约束下的增强型离线多样性最大化算法

Pavel Kolev, Marin Vlastelica, Georg Martius

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 Dual-Force是一种离线算法，通过后继特征的VdW力目标和功能奖励编码，实现模仿约束下的多样化行为策略学习，在Solo12仿真任务中提升了性能与鲁棒性。