自动驾驶

CorrectionPlanner: Self-Correction Planner with Reinforcement Learning in Autonomous Driving

CorrectionPlanner：基于强化学习的自主驾驶自纠正规划器

Yihong Guo, Dongqiangzi Ye, Sijia Chen, Anqi Liu, Xianming Liu

机构 * Department of Computer Science, Johns Hopkins University, Baltimore, USA.（约翰霍普金斯大学计算机科学系） 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CorrectionPlanner，通过自纠正机制在规划过程中生成安全动作，减少碰撞率，提升规划性能。

WorldVLM: Combining World Model Forecasting and Vision-Language Reasoning

WorldVLM：结合世界模型预测与视觉语言推理

Stefan Englmeier, Katharina Winter, Fabian B. Flohr

机构 * Munich University of Applied Sciences（慕尼黑应用科学大学） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：autonomous driving(abstract)；end-to-end driving(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 WorldVLM结合视觉语言模型与世界模型，通过统一架构提升自动驾驶中的环境预测与决策能力，解决空间理解受限问题。

Comments 8 pages, 6 figures, 5 tables; submitted to IEEE

The Era of End-to-End Autonomy: Transitioning from Rule-Based Driving to Large Driving Models

端到端自主时代：从基于规则的驾驶转向大型驾驶模型

Eduardo Nebot, Julie Stephany Berrio Perez

机构 * The Australian Centre for Robotics, School of Aeronautical, Mechanical and Mechatronic Engineering, The University of Sydney（澳大利亚机器人中心，航空航天、机械及机电工程学院，悉尼大学） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、eess.IV

AI总结 本文探讨自动驾驶从模块化规则系统向端到端学习系统过渡，分析大型驾驶模型在复杂环境中的表现及行业影响。