University of Michigan（密歇根大学安娜堡分校）

2606.06805 2026-06-08 cs.RO cs.AI cs.SY eess.SY 新提交

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）

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

2606.06761 2026-06-08 cs.RO cs.AI 新提交

AxisGuide: Grounding Robot Action Coordinate System in RGB Observations for Robust Visuomotor Manipulation

AxisGuide: 在RGB观测中接地机器人动作坐标系以实现鲁棒的视觉运动操控

Jiyun Jang, Yujin Sung, Woosung Joung, Daewon Chae, Sangwon Lee, Sohwi Kim, Jinkyu Kim, Jungbeom Lee

机构 * Korea University（韩国大学）； University of Michigan（密歇根大学）； KT R&D Center（KT研发中心）； Kakao Mobility（Kakao移动）

AI总结针对视觉运动策略在分布偏移下动作执行失败的问题，提出AxisGuide方法，通过渲染机器人基座坐标系轴并叠加提示通道，增强动作坐标理解，显著提升泛化性能。

Comments Accepted to Robotics: Science and Systems (RSS) 2026

2606.06566 2026-06-08 cs.SE cs.AI 新提交

NTILC: Neural Tool Invocation via Learned Compression

NTILC: 通过学习的压缩实现神经工具调用

Andrew Krikorian, Yayuan Li, Jason J. Corso

机构 * Department of Robotics, University of Michigan（机器人学系，密歇根大学）； Department of ECE, University of Michigan（电子工程与计算机科学系，密歇根大学）

AI总结提出NTILC框架，用学习的潜在检索替代上下文工具查找，将工具选择与参数生成解耦，通过签名感知复合损失函数提升选择精度，相比基线减少95%上下文消耗和74%延迟。

Comments 10 Pages, 4 Figures, 5 Tables, 1 Algorithm