自动驾驶

DAP: A Discrete-token Autoregressive Planner for Autonomous Driving

DAP：一种用于自动驾驶的离散令牌自回归规划器

Bowen Ye, Bin Zhang, Hang Zhao

机构 * Shanghai Qi Zhi Institute IIIS, Tsinghua University（上海启智研究院 IIIS，清华大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(title,abstract)；BEV(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 DAP是一种基于离散令牌自回归的自动驾驶规划器，通过联合预测鸟瞰图语义和自身轨迹，实现高效且全面的表示学习，从而在开环和闭环指标上均取得优异性能。

From Code to Road: A Vehicle-in-the-Loop and Digital Twin-Based Framework for Central Car Server Testing in Autonomous Driving

从代码到道路：一种基于车辆在环和数字孪生的中央车辆服务器在自动驾驶中的测试框架

Chengdong Wu, Sven Kirchner, Nils Purschke, Axel Torschmied, Norbert Kroth, Yinglei Song, André Schamschurko, Erik Leo Haß, Kuo-Yi Chao, Yi Zhang, Nenad Petrovic, Alois C. Knoll

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； CARIAD SE 纠错

专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种基于车辆在环和数字孪生技术的中央车辆服务器测试框架，通过虚拟与物理环境的结合，提高自动驾驶算法验证的效率和准确性。

Comments 8 pages; Accepted for publication at the 37th IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), Detroit, MI, United States, June 22-25, 2026

Risk-Aware Autonomous Driving with Linear Temporal Logic Specifications

具有线性时序逻辑规范的风险感知自主驾驶

Shuhao Qi, Zengjie Zhang, Zhiyong Sun, Sofie Haesaert

机构 * Department of Electrical Engineering, Eindhoven University of Technology（电子工程系，埃因霍温理工大学） ； College of Engineering, Peking University（工程学院，北京大学） 纠错

专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种基于线性时序逻辑规范的风险感知自动驾驶方法，通过扩展风险度量方法以涵盖更复杂的驾驶场景，结合线性规划解决控制合成问题，从而平衡碰撞风险和交通违规风险。

DiffusionHarmonizer: Bridging Neural Reconstruction and Photorealistic Simulation with Online Diffusion Enhancer

DiffusionHarmonizer: 通过在线扩散增强器连接神经重建与逼真模拟

Yuxuan Zhang, Katarína Tóthová, Zian Wang, Kangxue Yin, Haithem Turki, Riccardo de Lutio, Yen-Yu Chang, Or Litany, Sanja Fidler, Zan Gojcic

机构 * NVIDIA ； University of Toronto（多伦多大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Technion（技术学院） 纠错

专题命中 仿真评测 ：self-driving(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 DiffusionHarmonizer通过在线扩散增强器提升神经重建与逼真模拟的结合，解决动态物体整合与伪影问题，提高模拟保真度。

Comments For more details and updates, please visit our project website: https://research.nvidia.com/labs/sil/projects/diffusion-harmonizer