自动驾驶

FrozenDrive: Zero-Shot Text-Guided Driving Scene Generation and Data Augmentation with Parameter-Free Frozen Diffusion Model

FrozenDrive: 零样本文本引导驾驶场景生成与数据增强的无参数冻结扩散模型

Yuhwan Jeong, Hyeonseong Kim, Daehyun We, Seonkyu Song, Jinnyeong Yang, Hyun-Kurl Jang, Youngho Yoon, Kuk-Jin Yoon

专题命中 仿真评测 ：生成驾驶场景用于数据增强

AI总结 提出FrozenDrive框架，利用冻结的预训练扩散模型，通过知识保留的时空注意力实现多视图一致性和时间连贯性，无需微调即可生成恶劣天气下的驾驶场景，提升自动驾驶模型鲁棒性。

Comments Accepted to ECCV 2026

World Engine: Towards the Era of Post-Training for Autonomous Driving

World Engine：迈向自动驾驶后训练时代

Tianyu Li, Li Chen, Caojun Wang, Haochen Liu, Kashyap Chitta, Zhenjie Yang, Yuhang Lu, Naisheng Ye, Yihang Qiu, Yufei Wang, Luoxi Zou, Jiaxin Peng, Jin Pan, Zhaoyu Su, Andrei Bursuc, Shengbo Eben Li, Andreas Geiger, Peng Su, Hongyang Li

专题命中 仿真评测 ：生成式框架用于自动驾驶后训练，提升安全关键场景性能。

AI总结 提出World Engine生成式框架，通过从真实日志重建高保真交互环境并外推安全关键变体，利用强化后训练对齐策略与安全约束，显著减少罕见安全关键场景故障，提升自动驾驶安全性。

Comments Technical Report. Project Page: https://opendrivelab.com/WorldEngine/

Improving Crash Frequency Prediction from Simulated Traffic Conflicts Using Machine Learning Based Microsimulation

基于机器学习的微观仿真从模拟交通冲突改进碰撞频率预测

Xian Liu, Carlo G. Prato, Gustav Markkula

专题命中 仿真评测 ：交通冲突仿真预测碰撞

AI总结 本文利用机器学习行为模型替代传统规则模型进行交通微观仿真，通过极端值理论分析模拟冲突预测碰撞频率，在英国利兹五个信号交叉口验证了ML模型无需地点校准即可提升预测准确性。