自动驾驶

Dynamical Vehicle Orienteering Problem for Multi-Rotor Unmanned Aerial Vehicles

多旋翼无人机的动态车辆定向问题

František Nekovář, Matej Novosad, Martin Saska, Robert Pěnička

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

AI总结 研究多旋翼无人机的动态车辆定向问题，提出结合非线性规划与混合整数线性规划的分支定界程序和大邻域搜索元启发式算法两种解决方案，实验表明改进显著，实际部署验证了所提质点模型解决方案轨迹。

Comments 28 pages, 10 figures, preprint submitted to European Journal of Operational Research

Model-Based Diffusion Optimal Control for Multi-Robot Motion Planning

基于模型的扩散最优控制用于多机器人运动规划

Zhilin He, Yorai Shaoul, Jiaoyang Li

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

AI总结 针对多机器人运动规划难题，介绍基于模型的扩散最优控制（MDOC），它不依赖数据，通过结合动力学模型与控制障碍函数约束投影，利用基于冲突搜索的安全机制，在模拟实验中展现出优于基线规划器的性能。

Adaptive Cross-Modal Fusion with Sparse Attention for Pedestrian Crossing Intention Prediction

基于稀疏注意力的自适应跨模态融合用于行人过街意图预测

Md Mahfuzur Rahman, Pengzhan Zhou, A F M Abdun Noor, Md Imam Ahasan, Kah Ong Michael Goh, S. M. Hasan Mahmud, Md Mustafizur Rahman, Kaixin Gao

机构 * Faculty of Information Science & Technology, Multimedia University（信息科学与技术学院，马来西亚多媒体大学） 纠错

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

AI总结 研究针对自动驾驶中行人过街意图预测问题，提出ADAPT多模态框架，通过五个模块联合建模视觉和运动信息，实验证明该方法优于现有技术，在准确率和实时性上取得平衡，为智能交通等应用提供有效方案。

Comments 17 pages, 5 figures, 4 tables. Under review at PeerJ Computer Science

BucketKD: A Safety-Aware Bucket-Based Knowledge Distillation Framework for End-to-End Motion Planning

BucketKD：用于端到端运动规划的基于桶的安全感知知识蒸馏框架

Md Nahidul Islam, Mohd Hasan Ali, Dipankar Dasgupta, Myounggyu Won

机构 * University of Memphis（孟菲斯大学） 纠错

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

AI总结 针对端到端运动规划模型规模大难在资源受限平台部署的问题，提出BucketKD框架。该框架将关键环境变量离散化，并设计安全感知航路点注意力机制。实验表明，其在规划精度、安全性及压缩率方面表现出色，显著优于现有方法。

OpenLongTail: Generative Scaling of Long-Tail Driving Data

OpenLongTail：长尾驾驶数据的生成式扩展

Lulin Liu, Nuo Chen, Yan Wang, Bangya Liu, Wenyan Cong, Hezhen Hu, Boris Ivanovic, Hao Wang, Ziyao Zeng, Xinyu Gong, Yang Zhou, Zixiang Xiong, Dilin Wang, Zhangyang Wang, Weisong Shi, Ruohan Zhang, Marco Pavone, Zhiwen Fan

机构 * Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； NVIDIA（英伟达） ； UW–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Yale University（耶鲁大学） ； Adobe（奥多比公司） ； Meta ； University of Delaware（特拉华大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 研究针对长尾驾驶数据稀缺影响策略扩展的问题，提出开源生成数据引擎OpenLongTail，通过姿态外推视图合成管道及普吕克射线几何增强，合成异构数据提升闭环驾驶稳健性，验证了其多方面有效性。

Comments Project page: https://openlongtail.github.io/

SE(2) Navigation Mesh

SE(2)导航网格

Shuyang Shi, Kaixian Qu, Changan Chen, Ines Kast, Yuntao Ma, Marco Hutter

机构 * Robotic Systems Lab, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院机器人系统实验室） 纠错

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

AI总结 提出SE(2)导航网格，通过编码偏航依赖的可通行性，支持非圆形机器人在复杂多层环境中的高效路径规划，并开发了A*-拉绳-A*分层路径搜索策略。

Comments Project page: https://se2-navmesh.github.io/

Energy-Optimal Spatial Iterative Learning within a Virtual Tube

虚拟管道内的能量最优空间迭代学习

Chen Min, Shuli Lv, Pengda Mao, Huixin Cao, Li Hong, Quan Quan

机构 * School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University（北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院） ； Tianmushan Laboratory, Beihang University（北京航空航天大学天目山实验室） 纠错

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

AI总结 针对无人机续航受限问题，提出一种无模型在线迭代学习框架，通过O(n)复杂度的空间迭代优化降低能耗，在实验中比基于模型的IPOPT快50-60倍。

Comments 9 pages, 7 figures, submitted to RA-L

Long-Term Prediction of Local and Global Human Motion with Occlusion Recovery

局部与全局人体运动的长期预测及遮挡恢复

Qiaoyue Yang, Sven Heutger, Christopher Niemann, Magnus Jung, Ayoub Al-Hamadi, Sven Wachsmuth

机构 * Bielefeld University（比勒费尔德大学） ； Otto-von-Guericke-University Magdeburg（奥托·冯·格里克马格德堡大学） 纠错

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

AI总结 提出基于时空注意力的非自回归Transformer，同时预测局部姿态和全局运动，并训练模型恢复遮挡缺失关节，处理可变历史观测长度。

Comments Advances in Visual Computing (ISVC 2025)

Causality-Based Parametric Control Barrier Function for Safe Multi-Vehicle Interaction

基于因果关系的参数化控制屏障函数用于安全多车交互

Yiwei Lyu, Caleb Chang, John M. Dolan

机构 * School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院电气与计算机工程学院） ； Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） 纠错

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

AI总结 针对多车交互中因果推断困难导致保守行为的问题，提出基于因果关系的参数化控制屏障函数，实现自适应安全控制，提升任务效率。

Comments accepted ICRA 2026

Adaptive Machine Learning Framework for UAV Trajectory Optimization in O-RAN

面向O-RAN的无人机轨迹优化自适应机器学习框架

Chenrui Sun, Swarna Bindu Chetty, Gianluca Fontanesi, Mahnaz Arvaneh, Walid Saad, Hamed Ahmadi

机构 * school of Physics, Engineering and Technology, University of York（物理、工程与技术学院，约克大学） ； Radio Systems Research, Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室无线电系统研究部） ； School of Electrical and Electronic Engineering, University of Sheffield（电子与电气工程学院，谢菲尔德大学） ； Bradley Department of Electrical and Computer Engineering, Virginia Tech（布拉德利电气与计算机工程系，弗吉尼亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出一种集成增强持续迁移学习的无人机轨迹优化框架，通过模型选择机制从预训练库中迁移知识，减少适应时间，仿真表明收敛时间减少44%-56%。

Comments 16 pages, 12 figures, IEEE Transactions on Vehicular Technology

Journal ref 2026 IEEE Transactions on Vehicular Technology

Dense Reward for Multi-View 3D Reasoning with Global Maps and Local Views

基于全局地图与局部视图的多视角3D推理的密集奖励

Jiho Choi, Seonho Lee, Seojeong Park, Hyunjung Shim

机构 * Graduate School of Artificial Intelligence, KAIST, Republic of Korea（韩国科学技术院人工智能研究生院） ； KRAFTON, Republic of Korea（韩国KRAFTON公司） 纠错

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

AI总结 提出DR-MV3D框架，通过全局一致性奖励和局部轨迹奖励对多视角3D VQA的中间推理过程进行密集监督，提升跨视图推理一致性。

Comments ECCV 2026

Active Inference as the Test-Time Scaling Law for Physical AI Agents

主动推理作为物理AI代理的测试时缩放定律

Omar Hashash, Christo Kurisummoottil Thomas, Walid Saad, Merouane Debbah, Karl Friston, Adeel Razi

机构 * Bradley Department of Electrical and Computer Engineering（布拉德利电气与计算机工程系） ； Institute for Advanced Computing（先进计算研究所） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Worcester Polytechnic Institute（沃思堡理工学院） ； Khalifa University of Science and Technology（卡利法科学与技术大学） ； CentraleSupelec（中央超导研究所） ； University Paris Saclay（巴黎萨克雷大学） ； Queen Square Institute of Neurology（伦敦大学学院神经科学研究所） ； School of Psychological Sciences（心理学系） ； Monash University（莫纳什大学） ； CIFAR Global Scholars Program（CIFAR全球学者计划） ； Queen Square Institute of Neurology, University College London（伦敦大学学院神经科学研究所） 纠错

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

AI总结 提出基于主动推理第一性原理的测试时缩放定律，使物理AI代理通过世界模型推理在非平稳环境中泛化，并利用变分推理更新策略，在自动驾驶任务中提升36%以上推理效率。

Comments 53 pages, 13 figures

Steering Emotional Dynamics for Art Therapy: Controllable Narrative Script Generation through Hierarchically Guided LLM Agents

引导艺术治疗的情感动态：通过分层引导的LLM智能体实现可控叙事脚本生成

Suqing Wang, Qinghai Miao, Chao Guo, Yisheng Lv

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出EC-Script框架，通过分层控制情感轨迹生成叙事脚本，实现情感轨迹规划、场景驱动和局部情感调节，显著优于基线方法。

A Tutorial on World Models and Physical AI

世界模型与物理AI教程

Il-Seok Oh

机构 * Department of Computer Science and Artificial Intelligence/CAIIT, Jeonju, Jeonbuk, South Korea（韩国全北全州计算机科学与人工智能系/CAIIT） 纠错

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

AI总结 本文提出统一框架，区分显式与隐式世界模型，并探讨其在机器人、自动驾驶等物理AI领域的应用，以及迈向通用人工智能的挑战。

Agentic MPC for Semantic Control System Resynthesis

用于语义控制系统再综合的智能体MPC

Yuya Miyaoka, Masaki Inoue

机构 * University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 提出智能体MPC框架，通过集成大语言模型智能体实现上下文感知的语义自适应控制综合，在自动驾驶场景中验证其根据个人偏好或社交情境（如避让应急车辆）调整控制的能力。

Comments 7 pages, 5 figures

Mean Flow Distillation: Robust and Stable Distillation for Flow Matching Models

平均流蒸馏：面向流匹配模型的鲁棒稳定蒸馏方法

An Zhao, Shengyuan Zhang, Zhongjian Sun, Yixiang Zhou, Zejian Li, Ling Yang, Tianrun Chen, Lingyun Sun

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出平均流蒸馏（MFD）框架，通过时间低通滤波抑制优化噪声并保证轨迹一致性，实现流匹配模型的高保真单步生成。

Floquet Green's functions for lattice electrons driven by Gaussian quantum light

高斯量子光驱动的格点电子的弗洛凯格林函数

Atsushi Ono

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 该研究构建了高斯量子光驱动格点电子的弗洛凯格林函数理论框架，经数值计算发现量子光源可带来超出经典驱动的修正，为量子弗洛凯工程提供支撑。

Comments 35 pages, 14 figures

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。

Wasserstein Policy Gradient for Entropy-Regularized Linear-Quadratic Control

熵正则化线性二次控制的Wasserstein策略梯度

Zhaoyu Zhu, Rui Gao, Shuang Li

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 该研究针对熵正则化线性二次控制问题，将Wasserstein策略梯度简化为有限维ODE并证明其指数收敛，明确了收敛指数在熵温度趋于0时的极限特性。

A Unified Analytical Framework for LYSO-SiPM Scintillation Pulse Dynamics

LYSO-SiPM 闪烁脉冲动力学的统一分析框架

Ao Qiu, Qingguo Xie

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 该研究提出 LYSO-SiPM 闪烁探测器的统一分析框架，关联各过程并经实验验证，能预测波形与计时极限，加深对探测器响应的物理理解。

Expanding Protein Structure Prediction into Conformational State Space

将蛋白质结构预测扩展至构象状态空间

Devlina Chakravarty, Justin J. Miller, Da Teng, Yousuf O. Ramahi, Patrick Bryant, Camila Neira-Mahuzier, César A. Ramírez-Sarmiento, Sarah Rauscher, Gregory R. Bowman, Pratyush Tiwary, Lauren L. Porter

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 该研究针对蛋白质结构预测仅关注单一构象的不足，提出将其扩展为构象状态空间推断问题，综述相关策略并勾勒出该方向的发展路线图。

A Group-Theoretical Framework for Local k-Space Topology and Berry Phase in 2D Photonic Systems

二维光子系统中局域k空间拓扑与贝里相位的群论框架

Xinyi Yuan, Grazia Salerno

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文构建了融入光子系统关键特征的群论框架，研究二维光子系统中局域k空间拓扑与贝里相位的对称性起源，分析结构设计与对称性扰动对拓扑特征的操控，相关分析可扩展至多类人工波晶体。

Characterizing Warp Divergence from Pascal to Blackwell

从帕斯卡到布莱克威尔架构的 warp 发散特性研究

Alpin Dale

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 研究从帕斯卡到布莱克威尔架构的 warp 发散特性，通过多种测试方法区分稳定行为与架构变化，发现发散路径线性序列化，执行效率与路径数量有关，不同架构重新收敛机制有变化，新屏障类无明显运行时效果，发散性能成本稳定可预测。

Comments 6 pages, 4 figures

CAPS: Fine-Tuning CCA Timing

CAPS：微调 CCA 定时

Raphael Zailer, Isaac Keslassy

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 研究数据中心拥塞控制，提出 CAPS 轻量级分布式调度层，通过将发送方传输与 ACK 时钟瓶颈时隙锁相及每流校正补偿异构 RTT，刻画多种拓扑稳态并验证，能降低队列占用率且不损失吞吐量。

Scalable Multi-Controller Coordination in Periplus via Border-Switch Forwarding Graphs

通过边界交换转发图在Periplus中实现可扩展的多控制器协调

E. M. Castro Barbero, P. de las Heras Quirós, F. J. Simó Reigadas

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 研究带内SDN控制平面中多控制器协调问题，提出Periplus的多控制器协调平面，通过C-Adv消息发现邻居、构建路由，评估基于Ryu在Mininet中的实现，结果显示其可扩展性好、收敛快且无需修改交换机固件。

Comments 22 pages, 10 figures, 2 algorithms

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

SpeechGuard: Online Defense against Backdoor Attacks on Speech Recognition Models

SpeechGuard：针对语音识别模型后门攻击的在线防御

Jinwen Xin, Xixiang Lv

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)

AI总结 研究针对语音识别模型运行时的后门攻击，提出SpeechGuard在线防御管道，改进STRIP方法为S-STRIP检测过滤中毒样本，利用时频掩蔽等净化样本，经实验验证其能有效减轻后门威胁并维持预测准确率。

Comments 8 pages

Journal ref 2024 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), pp. 1-8, 2024

PriEco-DRL: Joint Optimization of Electric-Bus Eco-Driving and Transit-Priority Adaptive Signals via Deep Reinforcement Learning

PriEco-DRL：基于深度强化学习的电动公交生态驾驶与公交优先自适应信号联合优化

Dingshan Sun, Ang Li, Chaopeng Tan, Zicheng Su, Wanjing Ma, Marco Rinaldi

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文提出PriEco-DRL框架，运用深度强化学习将电动公交生态驾驶与公交优先自适应信号控制相结合，采用优先级加权最大压力控制器及结构化奖励，经集中训练和分散执行，实验表明其能降低电动公交能耗，实现能量-时间权衡。

Design and Implementation of a Microservice-Architecture Master Control System for AIMS

用于AIMS的微服务架构主控制系统的设计与实现

Li-Yue Tong, Jia-Ben Lin, Jun-Feng Hou, Yuan-Yong Deng, Dong-Guang Wang, Guang-Qian Liu, Song-Bo Xu, Shang-Jie Ren, Lian-Wei Zhao, Zhi-Wei Feng, Wei Duan, Ming-Fu Shao, Hui Wang, Chen Yang

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)

AI总结 针对中红外太阳磁场望远镜AIMS，提出受自动驾驶标准启发的分类，构建基于微服务架构的三层系统框架，采用自动指向跟踪等关键技术，经三台望远镜验证，证明了该架构对望远镜渐进自动化的可行性与稳定性。

Comments 19 pages, 14 figures

A Practical Implementation of Day-3 Cooperative Intersection with Automated Connected Mini-Cars

一种基于自动化联网迷你车的第三天协作交叉口的实际实现

Lorenzo Farina, Vittorio Todisco, Federico Gavioli, Salvatore Iandolo, Francesco Moretti, Giuseppe Perrone, Matteo Piccoli, Francesco Raviglione, Marco Rapelli, Antonio Solida, Claudio Casetti, Paolo Burgio, Carlo Augusto Grazia, Alessandro Bazzi

专题命中 规划控制 ：autonomous driving(abstract)

AI总结 本文通过联网自动驾驶迷你车平台，实时演示了协作交叉口管理，集成自动驾驶、无线通信和协作控制，验证了未来智能交通系统的可行性。

Comments The work is relevant for research on connected autonomous vehicles, cooperative intelligent transportation systems, smart intersections, vehicle coordination, CAV testbeds, and future urban mobility