自动驾驶

Kinematics-Aware Latent World Models for Data-Efficient Autonomous Driving

具备运动学意识的潜在世界模型用于数据高效的自动驾驶

Jiazhuo Li, Linjiang Cao, Qi Liu, Xi Xiong

机构 * Key Laboratory of Road and Traffic Engineering, Ministry of Education, Tongji University（道路与交通工程重点实验室，教育部，同济大学） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出一种具备运动学意识的潜在世界模型框架，通过整合车辆运动学信息提升自动驾驶的样本效率和驾驶性能。

Comments 6 pages, 5 figures. Under review at IEEE ITSC

Toward Unified Multimodal Representation Learning for Autonomous Driving

迈向自动驾驶的统一多模态表示学习

Ximeng Tao, Dimitar Filev, Gaurav Pandey

机构 * J. Mike Walker ’66 Department of Mechanical Engineering, Texas A&M University, College Station, TX 77843, USA（德克萨斯大学机械工程系，德克萨斯农工大学，学院站，德克萨斯，77843，美国） ； The Department of Engineering Technology and Industrial Distribution Texas A&M University, College Station, TX 77843, USA（工程技术与工业分布系，德克萨斯农工大学，学院站，德克萨斯，77843，美国） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出CTP框架，通过统一多模态张量对齐提升自动驾驶性能。