自动驾驶

Planning-aligned Token Compression for Long-Context Autonomous Driving

面向长上下文自动驾驶的规划对齐令牌压缩

Zhixuan Liang, Yuxiao Chen, Yurong You, Peter Karkus, Wenhao Ding, Boyi Li, Alexander Popov, Yan Wang, Maximilian Igl, Yiming Li, Danfei Xu, Nikolai Smolyanskiy, Boris Ivanovic, Ping Luo, Marco Pavone

机构 * NVIDIA Research（NVIDIA研究） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（计算与数据科学学院，香港大学） 纠错

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

AI总结 提出COMPACT-VA框架，基于条件VQ-VAE将长上下文压缩为有界表示，通过规划对齐实现决策关键信息保留，在动态场景中成功率提升超6%，速度提升3.3倍。

Comments 9 pages

PRISM: Privileged Probabilistic Latent Supervision for End-to-End Autonomous Driving Motion Planning

PRISM：面向端到端自动驾驶运动规划的特权概率潜在监督

Volodymyr Havrylov, Faris Janjoš, Andreas Look, Jürgen Mathes, Andreas Geiger

机构 * University of Tübingen（蒂宾根大学） ； Bosch Center for Artificial Intelligence（博世人工智能中心） ； Coburg University（科堡大学） ； Tübingen AI Center（蒂宾根人工智能中心） 纠错

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

AI总结 该研究针对端到端自动驾驶模型梯度微弱问题，提出基于真实值的概率潜在监督框架，在 nuScenes 数据集上实现规划 L2 误差降 8%、碰撞率降 3%，且计算开销可忽略。

Self-Supervised Bio-Inspired Robotic Trajectory Planning with Obstacle Avoidance

具有避障功能的自监督生物启发式机器人轨迹规划

Miroslav Krupa, Miroslav Cibula, Kristína Malinovská

机构 * Faculty of Mathematics, Physics and Informatics, Comenius University Bratislava（布拉迪斯拉发夸美纽斯大学数学、物理与信息学院） 纠错

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

AI总结 研究机器人轨迹规划问题，提出基于自监督学习框架，利用正反模型作监督机制，在含障碍物环境下规划轨迹，实验证明方法可行，针对规划器问题提出并评估了额外训练机制和缓解策略。

Comments 12 pages, 3 figures. To be published in 2026 International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN) proceedings. This research was supported by the Slovak Research and Development Agency, project APVV-21-0105

PrismAD: Decoupled Planning via Semantic Mixture-of-Planners for End-to-End Autonomous Driving

PrismAD：通过语义规划器混合实现端到端自动驾驶的解耦规划

Kang Ding, Zhigui Lin, Hongsong Wang, Jie Gui, Qi Liu, Zhe Wang, Luqi Tang, Lei He

机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与运载学院） ； State Key Laboratory of Intelligent Green Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学智能绿色车辆与出行国家重点实验室） ； School of Cyberspace Security, Southeast University（东南大学网络空间安全学院） ； School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； School of Automotive Engineering, Wuhan University of Technology（武汉理工大学汽车工程学院） ； SAIC GM Wuling Automobile Co., Ltd.（上汽通用五菱汽车股份有限公司） 纠错

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

AI总结 研究针对自动驾驶规划器耦合问题，提出PrismAD框架，将场景令牌分组，用独立规划专家学习专门表示，语义感知路由器聚合预测，引入稀疏top-$K$激活，实验证明该框架性能具竞争力。

Comments 8 pages,5 figures

SWIFT: A Small-World Interaction Framework for Flow-Aware Trajectory Prediction in Autonomous Driving

SWIFT：用于自动驾驶中流量感知轨迹预测的小世界交互框架

Chengyue Wang, Bin Rao, Haicheng Liao, Bonan Wang, Chengzhong Xu, Zhenning Li

机构 * University of Macau（澳门大学） ； State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City, University of Macau（澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室） ； Department of Civil and Environmental Engineering, University of Macau（澳门大学土木与环境工程系） 纠错

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

AI总结 研究自动驾驶中轨迹预测问题，提出SWIFT框架，结合小世界网络与交通流理论，通过特定网络和模块引入结构偏差与增强推理，实验证明其在多方面优于基线，展现出结构感知设计的有效性。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

Shortcut Trajectory Planning for Efficient Offline Reinforcement Learning

用于高效离线强化学习的捷径轨迹规划

Guanquan Wang, Yoshimasa Tsuruoka

机构 * The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 研究针对离线强化学习中轨迹规划器的问题，提出捷径轨迹规划（STP）框架，将捷径模型作为轨迹生成器，单阶段训练条件捷径轨迹模型，支持可调推理，用增强可行性感知校正的评论家选候选计划，在多任务基准测试中性能强且简化训练管道。

Comments 16 pages, 3 figures

ASSCG: Just-Right Gating over Chattering for Fast-Slow LLM Planning in Autonomous Driving

ASSCG：自动驾驶中快慢LLM规划的恰到好处门控

Sining Ang, Yuan Chen, Liu Haiyan, Xuanyao Mao, Jason Bao, Xuliang, Bingchuan Sun, Yan Wang

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Department of Automation, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学自动化系） ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学） ； Lenovo Group Limited（联想集团） 纠错

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

AI总结 提出自适应慢系统控制门（ASSCG），通过帧级查询/缓存/丢弃决策优化快慢规划器调用，结合RWKV骨干网络和GRPO风格强化学习，在nuPlan和NAVSIM上分别提升性能并降低延迟。

Lane Change Trajectory Planning for Personalized Driving Comfort and Mobility Efficiency

车道变更轨迹规划：个性化驾驶舒适性与移动效率

Haoxuan Dong, Dongjun Li, Ziyou Song

机构 * Department of Mechanical Engineering（机械工程系） ； Department of Electrical Engineering（电气工程系） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Computer Science（计算机科学） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 提出一种神经网络驱动的轨迹规划器，结合三阶多项式轨迹生成与学习模块，通过双头共享骨干和基于误差胜者逻辑回归的统计门控机制，实现个性化舒适性与移动效率的平衡。

Comments Accepted by the IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IEEE IV 2026), Detroit, MI, United States, June 22_25, 2026

A Systematic Sample Size Analysis of ML-Based Path Loss Prediction for LPWAN

面向低功耗广域网（LPWAN）的基于机器学习的路径损耗预测的系统样本量分析

Robert Bitterling, Christian Nettersheim, Jörn Hees, Michael Rademacher

专题命中 规划控制 ：LiDAR(summary_cn,abstract)

AI总结 该研究针对LPWAN的路径损耗预测，采用结合LiDAR地形特征的随机森林与坐标数据的k近邻，发现两种机器学习模型在不同训练规模下均优于基线模型，且留一网关验证显示随机森林迁移性能更优。

Comments Accepted at IEEE Conference on Local Computer Networks (LCN)

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

Long-term Traffic Scene Prediction via Polynomial Representations in Autonomous Driving

自动驾驶中基于多项式表示的长期交通场景预测

Yue Yao

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

AI总结 本研究提出基于多项式表示的自动驾驶交通场景预测模型，结合理论分析与实证验证，在标准基准上接近最优准确率，提升分布偏移下的泛化能力，生成更合理的多智能体场景，降低计算成本。

A Forward-Inverse Dynamic Game Framework for Enhanced Multi-Agent Trajectory Planning

用于增强多智能体轨迹规划的前向-逆向动态博弈框架

Tianle Liu, Youcheng Niu, Jing Zeng, Shuo Li, Jinming Xu

机构 * College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 针对多智能体轨迹规划的动态博弈方法局限，本文提出带状态依赖权重的KL正则化动态博弈及上下文感知逆向博弈模块，经模拟与多机器人实验验证了其有效性。

STAGE: STyle-controllable Action GEneration for personalized autonomous driving

STAGE：面向个性化自动驾驶的风格可控动作生成

Zihao Liu, Xing Liu, Yizhai Zhang, Panfeng Huang

机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； School of Astronautics（航天学院） ； Research Center for Intelligent Robotics（智能机器人研究中心） ； National Key Laboratory of Aerospace Flight Dynamics（航空航天飞行动力学重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文针对自动驾驶系统难以匹配用户个性化驾驶风格的问题，提出STAGE风格可控动作生成方法，通过模仿学习与偏好学习实现风格控制，实验验证其风格对齐与安全性能。

Comments Accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 2, pp. 2130-2137, Feb. 2026

Untangling Co-Drift: Proactive Multi-Intent Failure Prediction and Root-Cause Disambiguation for Self-Driving Networks

解开共同漂移：自动驾驶网络的主动多意图故障预测与根本原因消歧

Md. Kamrul Hossain, Walid Aljoby

专题命中 规划控制 ：self-driving(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究自动驾驶网络中因意图因果耦合导致故障难辨的问题，提出MILD框架，通过教师增强的专家混合架构及混合目标优化意图故障预测与根本原因归因，经多环境评估，该框架能实现高故障检测率等，推动下一代自主网络闭环保证。

Comments Under review in IEEE Transactions on Network and Service Management

Remote ID Spoofing-Aware Trajectory Planning for Small Unmanned Aerial Systems

小型无人机系统的远程ID欺骗感知轨迹规划

Jeremiah Webb, Bryce Bjorkman, Abel Diaz Gonzalez, Austin Coursey, Noah Dahle, Kailani Lemieux Mack, Filippos Fotiadis, Gautam Biswas, Bryan C. Ward, Abenezer Taye

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

AI总结 针对小型无人机在RID位置欺骗攻击下的轨迹规划问题，提出分散式欺骗感知框架，利用物理层观测评估广播可信度，检测定位欺骗代理，集成到规划器中，仿真显示可减少近空中碰撞事件且保持计算效率。

Comments 9 pages, 3 figures, to be published in IEEE DASC 2026 Conference proceedings

Trajectory Planning and Certification for 3-DOF Robot Manipulators Using Real Quantifier Elimination Based on Comprehensive Gröbner Systems

基于综合格罗贝格系统的实量词消去法用于3自由度机器人操作器的轨迹规划与验证

Yu Nakai, Akira Terui, Masahiko Mikawa

机构 * University of Tsukuba, Tsukuba, Japan（茨口大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对3自由度机器人操作器，提出基于综合格罗贝格系统的实量词消去法（CGS-QE），用于轨迹规划与验证。通过计算参数系统的CGS避免逐点重算格罗贝格基，提高效率，还能验证多种轨迹的逆运动学解，算法在Risa/Asir中实现。

Dynamic Evaluation of Classical and Control-Aware Optimal Trajectory Planning in Robot Manipulators

机器人操作器中经典和控制感知最优轨迹规划的动态评估

Bhanuka Dayawansa, Rohan Munasinghe

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

AI总结 研究机器人操作器轨迹规划，提出控制感知最优轨迹规划框架，纳入动力学和执行器努力，用中点线性化策略，通过统一评估框架对比经典方法，能降低跟踪误差等，证明仅运动学平滑不能确保高效执行。

Comments Accepted at MERCon 2026. To be presented at MERCon 2026. 7 pages, 7 figures

UNIVERSE: Unified Video Action Models for Autonomous Driving with Flexible Mask-Modulated Modality Generation

UNIVERSE：面向自动驾驶的基于灵活掩码调制模态生成的统一视频动作模型

Mengmeng Liu, Diankun Zhang, Jiuming Liu, Jianfeng Cui, Hongwei Xie, Guang Chen, Hangjun Ye, Francesco Nex, Hao Cheng, Michael Ying Yang

机构 * University of Twente（特温特大学） ； Xiaomi EV（小米汽车） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Bath（巴斯大学） 纠错

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

AI总结 针对现有方案难以将视频建模收益迁移至轨迹生成的问题，提出单掩码调制扩散Transformer的统一模型，通过模态解耦掩码实现直接的视频监督，大幅提升跨域动作泛化与推理效率。

Comments 18 pages, 7 figures, 8 tables

DriveVer: Lightweight Trajectory Evaluator as Test-Time Verifier for Autonomous Driving

DriveVer: 自动驾驶的轻量级轨迹评估器作为测试时验证器

Chong He, Yuechen Luo, Fang Li, Shaoqing Xu, Fuxi Wen

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； University of Macau（澳门大学） 纠错

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

AI总结 提出DriveVer，一种轻量级即插即用的测试时验证器，通过双头架构融合候选轨迹与多视图视觉特征，预测安全置信度和几何修正向量，在不增加训练成本下提升规划模型性能。

PlanRL: A Trajectory Planning Architecture for Reinforcement Learning-based Driving Experts

PlanRL: 一种用于基于强化学习的驾驶专家的轨迹规划架构

Joonhee Lim, Yongjae Lee, Jangho Shin, Dongsuk Kum

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） ； Hyundai Motor Company（现代汽车公司） 纠错

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

AI总结 提出一种将强化学习策略与多项式轨迹规划器结合的轨迹规划架构，通过Frenet坐标系简化道路几何并加入运动学可行性检查，在CARLA基准上驾驶评分提升5%-11%，成功率提升8%-19%。

Comments Accepted at IROS 2026

Optimization-based Safe Trajectory Planning for Autonomous Ground Vehicle in Multi-Floor Scenarios

基于优化的多楼层场景自动驾驶地面车辆安全轨迹规划

Zishang Xiang, Runda Zhang, Runqi Chai, Kaiyuan Chen, Senchun Chai, Yuanqing Xia

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出一种针对多楼层场景的轨迹规划框架，包括基于广义Voronoi图和多目标算法的任务规划模块，以及采用优化方法和热启动分层规划生成高质量轨迹的轨迹规划模块，并通过仿真验证可行性。

Metis: A Generalizable and Efficient World-Action Model for Autonomous Driving and Urban Navigation

Metis: 一种用于自动驾驶和城市导航的通用高效世界-动作模型

Jingyu Li, Zhe Liu, Dongnan Hu, Junjie Wu, Zipei Ma, Wenxiao Wu, Chao Han, Zhihui Hao, Zhikang Liu, Kun Zhan, Jiankang Deng, Xiatian Zhu, Li Zhang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tongji University（同济大学） ； Li Auto Inc.（理想汽车） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

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

AI总结 提出Metis框架，通过解耦视频生成与动作预测，采用混合专家架构和不对称注意力掩码，实现高效推理与泛化，在多个导航基准上取得最优性能。

Envision4D: Envisioning Visual Futures via Feed-forward 4D Gaussian Splatting for Autonomous Driving

Envision4D: 通过前馈4D高斯泼溅展望自动驾驶的视觉未来

Qi Song, Yifei He, Chi Zhang, Zheng Fu, Xuhe Zhao, Mengmeng Yang, Kun Jiang, Rui Huang, Diange Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 提出Envision4D，一种全自监督前馈框架，通过未来姿态预测、层内时间注意力和条件运动提升，实现无位姿的未来外推，在自动驾驶动态场景预测中达到最先进性能。

Comments Project Page: https://maggiesong7.github.io/research/Envision4D/

Real-Time and Accurate Collision-Free Teleoperation via Differentiable Constraint-Based Trajectory Planning

基于可微约束轨迹规划的实时精确无碰撞遥操作

Max Grobbel, Tristan Schneider, Daniel Flögel, Sören Hohmann

机构 * FZI - Forschungszentrum Informatik（FZI 信息技术研究中心） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

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

AI总结 针对遥操作中自碰撞与环境碰撞问题，提出基于对偶可微碰撞约束的轨迹规划方法，采用胶囊体与多面体建模，实现更低计算时间和更精确障碍物建模，保证平滑无碰撞遥操作。

Comments 8 pages, 4 figures, accepted at ICRA2026

Test-Time Trajectory Optimization for Autonomous Driving

自动驾驶的测试时轨迹优化

Yihong Xu, Eloi Zablocki, Yuan Yin, Elias Ramzi, Ellington Kirby, Alexandre Boulch, Matthieu Cord

机构 * valeo.ai ； Sorbonne Université（索邦大学） ； CNRS（国家科学研究中心） ； ISIR（信息科学研究所） 纠错

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

AI总结 提出TOAD方法，在测试时使用交叉熵方法优化轨迹，无需重新训练即可提升多种规划器的性能。

Mission-Level Runtime Assurance Framework for Autonomous Driving

自动驾驶任务级运行时保证框架

Chieh Tsai, Salim Hariri

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出一种评估驾驶安全与任务完成能力的运行时保证框架，通过监控系统拒绝不可行命令，实验证明其优于仅关注平台安全的方法。

TRUAV: Distributed Multi-Agent Reinforcement Learning for Trajectory Planning and Routing Enhancement in UAV-Aided IoT-Enabled VANETs

TRUAV：无人机辅助的物联网支持的车联网中用于轨迹规划和路由增强的分布式多智能体强化学习

Muhammad Umar Farooq Qaisar, Lin Zhang, Zhen Chen, Wajdy Othman, Shehzad Ashraf Chaudhry, Chang Liu

专题命中 规划控制 ：trajectory planning(title,abstract)

AI总结 研究无人机辅助车联网中轨迹规划与路由增强问题，提出基于独立表格Q学习的分布式多智能体强化学习框架TRUAV，其智能体依局部信息运行，奖励设计兼顾多种因素，模拟显示该框架在多方面表现良好，还讨论了相关挑战与方向。

Comments 7 pages, 3 figures, submitted to IEEE Internet of Things Magazine

AEcroscopyWave: Towards Self-Driving Characterization Platforms for Agentic AI

AEcroscopyWave：迈向用于智能AI的自动驾驶表征平台

Yongtao Liu, Jawad Chowdhury, Ganesh Narasimha, Ralph Bulanadi, Liam Collins, Ruben Millan Solsona, Marti Checa, Asraful Haque, Sumner B. Harris, Stephen Jesse, Rama Vasudevan

专题命中 规划控制 ：self-driving(title,abstract)

AI总结 探讨电子材料表征的两种传统方式，介绍“自动驾驶”表征工具进展。基于AEcroscopyWave平台，通过创建控制硬件的API并整合AI方法，弥合行业规模自动化与高度定制系统差距，展示异构仪器供智能体使用的好处。

Comments 17 pages, 5 figures

Handover-Aware Trajectory Planning for Cellular-Connected UAVs under STL Specifications and URLLC Constraints

超可靠低延迟通信（URLLC）约束下蜂窝连接无人机的切换感知轨迹规划

Yuqi Ping, Tianhao Liang, Bofeng Zheng, Bingyan Xie, Tingting Zhang

专题命中 规划控制 ：trajectory planning(title,abstract)

AI总结 研究蜂窝连接无人机在URLLC约束下执行任务的切换感知轨迹规划，用信号时序逻辑和有限块长URLLC可行性表征要求，制定联合规划问题，采用逻辑网络流等求解，模拟表明规划器可执行任务并揭示多因素对轨迹等的影响。

Game-Theoretic Multi-Agent Reinforcement Learning for Swarm Trajectory Planning in Low-Altitude Wireless Networks

低空无线网络中基于博弈论的多智能体强化学习群体轨迹规划

Nguyen Duc Minh Quang, Ruoxi Chong, Zhiqiang Wei, Chang Liu, Derrick Wing Kwan Ng

专题命中 规划控制 ：trajectory planning(title,abstract)

AI总结 针对低空无线网络中多无人机在多小区基站下因资源块分配导致的轨迹耦合问题，提出合作随机拥塞博弈模型和CTDE-MAPPO算法，实现通信与任务联合优化。

Comments Submitted to IEEE/CIC ICCC 2026 in Wuhan