自动驾驶

FactorDrive: Adaptive Multi-Step Reasoning Driven by Planning-Critical Factors for End-to-End Autonomous Driving

FactorDrive：面向端到端自动驾驶的、由规划关键因素驱动的自适应多步推理

Guolei Huang, Tengfei She, Yuxuan Lu, Yao Huang, Yuqi Ye, Yongjun Shen

机构 * Southeast University（东南大学） ； Universiti Malay（马来亚大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对现有端到端自动驾驶方法在空间物理证据融合、推理适应及推理路径优化上的不足，提出FactorDrive框架，通过PCF-CoT数据集与QS-GRPO算法优化推理，在两类基准上取得最优规划性能。

From Operational Design Domain to Action: A Systematic Behavioral Taxonomy for Autonomous Driving

从运行设计域到行动：自动驾驶的系统行为分类学

Chaitanya Shinde, Hadi Hajieghrary, Miguel Hurtado

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

AI总结 本文针对ADS安全保障中ODD规范与行为验证的差距，构建了涵盖三类运行域的21项行为能力分类学，结合标准验证并确定枢纽域需专项研究，为ADS行为测试提供场景基础。

Entanglement-Free Trajectory Planning for Tethered Mobile Robots with a Slack Tether

带松弛系绳的系绳移动机器人的无纠缠轨迹规划

Gianpietro Battocletti, Dimitris Boskos, Bart De Schutter

机构 * Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） ； Delft Center for Systems and Control（代尔夫特系统与控制中心） 纠错

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

AI总结 本研究针对带松弛系绳的移动机器人，提出一种含三步流程的运动规划算法，可生成动态可行的无纠缠轨迹，经仿真验证能实现更安全可靠的导航。

Comments 19 pages, 13 figures

How Roadside Units Enhance Intersection Safety? Cooperative Autonomous Driving System Design and A Proof of Concept

路侧单元如何提升交叉口安全性？协作自动驾驶系统设计与概念验证

Taoyuan Yu, Kui Wang, Zongdian Li, Tao Yu, Walid Saad, Kei Sakaguchi

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(title)

AI总结 本文提出基于RSU的V2I2V协作自动驾驶系统，结合全局与局部DT及HRL框架，经仿真与PoC试验验证，可提升智能交叉口的安全性与交通效率。

Optimizing Trajectory-Trees in Belief Space: An Application from Model Predictive Control to Task and Motion Planning

在信念空间中优化轨迹树：从模型预测控制到任务与运动规划的应用

Camille Phiquepal, Marc Toussaint

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

AI总结 该研究针对部分可观测机器人规划问题，提出PO-MPC、D-AuLa算法及PO-LGP规划器，分别应用于MPC和TAMP，提升了规划性能并实现了问题规模的扩展。

Comments 42 pages

Beyond the Plane: Coupling Planar Vehicle Dynamics with Three-Dimensional Road Geometry

超越平面：平面车辆动力学与三维道路几何的耦合

Simon Sagmeister, Phillip Pitschi, Nico Haja, Markus Lienkamp

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； School of Engineering & Design（工程与设计学院） 纠错

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

AI总结 本文提出将平面车辆动力学模型与三维道路几何耦合的新方法，通过转换车辆状态、计算道路诱导力验证其在赛车场及合成赛道的准确性，开源实现以弥合平面仿真与真实三维道路的差距。

VeMo: A Lightweight Data-Driven Approach to Model Vehicle Dynamics

Girolamo Oddo, Roberto Nuca, Matteo Parsani

机构 * King Abdullah University of Science and Technology（国王阿卜杜勒·阿齐兹大学科学与技术学院） 纠错

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

Indirect Geoeconomic Influence: A Switching Dynamical Systems Framework for Mechanism Design

间接地缘经济影响：一种用于机制设计的切换动力系统框架

Nikolos Gurney, Boxi Fu, Soham Hans, Volkan Ustun

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 该研究提出切换动力系统框架分析间接地缘经济影响，通过操控政权过渡核设计机制，经模拟和盲审验证其用于生成高性能地缘经济影响机制的可行性。

RoMeRL: Balancing Feedback Coverage and the Memory-Reward Trap in Self-Evolving Agent Memory via Reduced-Order Utility States

RoMeRL：通过降阶效用状态平衡自进化智能体记忆中的反馈覆盖与记忆-奖励陷阱

Yi Yang, Zhennan Chen, Yihong Zhuang, Tiehan Fan, Yinan Chen, Jian Li, Jian Yang, Ying Tai

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 RoMeRL通过降阶效用状态解决自进化LLM智能体记忆的反馈分散与记忆-奖励陷阱问题，在ALFWorld等基准上显著提升任务性能、降低记忆规模与LLM调用