自动驾驶

Control-Informed Constraint Adaptation in Minimum-Time Trajectory Planning for Autonomous Racing

自主赛车最短时间轨迹规划中的控制感知约束自适应

Ann-Kathrin Schwehn, Alexander Langmann, Mattia Piccinini, Johannes Betz

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI)（慕尼黑机器人与机器智能研究所） 纠错

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

AI总结 针对自主赛车轨迹规划保守导致性能损失的问题，提出控制感知在线轨迹规划框架，通过动态调整约束补偿执行误差，在不增加计算负担的前提下缩短单圈时间1.8秒。

Comments Accepted at IEEE ITSC 2026

Bridging Network Fragmentation: A Semantic-Augmented DRL Framework for UAV-aided VANETs

弥合网络碎片化：一种语义增强的深度强化学习框架用于无人机辅助的VANETs

Gaoxiang Cao, Wenke Yuan, Huasen He, Yunpeng Hou, Xiaofeng Jiang, Shuangwu Chen, Jian Yang

机构 * Department of Automation, University of Science & Technology of China（中国科学技术大学自动化系） 纠错

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

AI总结 本文提出语义增强深度强化学习框架，通过语义推理优化无人机在VANETs中的部署，提升网络连通性与效率。

Comments Revised version. This update includes substantial improvements to the methodology, ablation studies, temporal robustness analysis, and cross-city generalization experiments. Submitted to IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking. 15 pages, 14 figures

Effective Game-Theoretic Motion Planning via Nested Search

通过嵌套搜索实现有效的博弈论运动规划

Avishav Engle, Andrey Zhitnikov, Oren Salzman, Omer Ben-Porat, Kiril Solovey

机构 * Technion–Israel Institute of Technology（技术离子以色列理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出GTNS方法，通过嵌套搜索有效计算博弈论中的纳什均衡，适用于自动驾驶等场景，实现快速且可靠的运动规划。

Comments Updated version. Offline graph creation runtime added. Acknowledgements added