Go2-DrivoR：面向四足机器人城市导航的端到端自动驾驶策略适配
Go2-DrivoR 将端到端自动驾驶轨迹规划框架 DrivoR 适配到四足机器人城市导航，通过 goal token 以局部坐标系子目标为条件生成轨迹，并改写车辆中心评分公式，实现短时域目标条件局部规划。
#导航/SLAM
arXiv cs.RO arXiv cs.RO 基于 VLM 的农业机器人上下文感知自适应农药喷洒框架
研究提出基于 Vision-Language Models（VLMs）的上下文感知自适应喷洒框架，让机器人结合作物类型、农药类型与天气数据进行空间推理，自适应优化喷洒决策，并采用 MPPI 控制器实现精准导航与定点喷洒。
arXiv cs.RO 间歇观测下基于规划器条件估计误差的信念空间规划
针对独立设计的估计器在规划器信息条件下误差均值非零的问题，该研究提出一种信念空间规划方法，沿候选轨迹预测、传播并惩罚规划器条件估计误差，将仿射误差动态与保留随机修正不确定性的矩递推相结合。
arXiv cs.RO CERT-Replan：面向动态导航的自适应风险认证事件触发重规划
CERT-Replan 通过在线校准障碍物预测残差、以校准后的障碍风险作为重规划预警信号，在风险超出预算时切换更低风险的规划模式而非反复修正原计划。在非平稳基准中，其碰撞率较仅用安全滤波器降低 83.3%、较简单重规划触发降低 77.8%，安全滤波器平均干预减少 32.4%；配合 Trajectron++ 实现 96% 无碰撞运行，硬件实验与板载运行时分析验证了计算可行性。