University of Michigan（密歇根大学安娜堡分校）

GaitSpan: Growing Humanoid Locomotion from Walking to Running

GaitSpan：将类人机器人的运动从行走扩展到跑步

Kwan-Yee Lin, Zilin Wang, Janelle J. Liu, Stella X. Yu

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 研究如何让类人机器人从行走扩展到跑步，提出GaitSpan框架，将预训练行走策略扩展，通过节奏生成、步幅塑造和残差适应三方面实现，能跨形态、跨地形零样本部署，相比基线学习更快且步态性能更强。

Comments Project Page: https://gaitspan2026.github.io/

LIDAR-AD: A Decoder-Free Latent-Interaction Dreamer with Action-Residual Chains for Autonomous Driving

LIDAR-AD：一种用于自动驾驶的无解码器潜在交互梦想家与动作残差链

Yongzhi Liu, Yang Xiao, Zhong Cao, Zeng Kang, Sunan Zhang, Zhaozhi Dong, Guojun Yu, Weichao Zhuang

机构 * School of Mechanical Engineering, Southeast University（东南大学机械工程学院） ； Department of Civil and Environmental Engineering, University of Michigan（密歇根大学土木与环境工程系） ； Xheart Technology Co., Ltd.（芯驰科技有限公司） 纠错

AI总结 研究针对自动驾驶中多源观测冗余问题，提出LIDAR-AD，用减少冗余的潜在对齐取代观测重建，将车辆控制建模为残差动作更新，经实验验证其在模拟场景和现实布局下性能优异，能提升风险感知等能力。