自动驾驶

Can Users Specify Driving Speed? Bench2Drive-Speed: Benchmark and Baselines for Desired-Speed Conditioned Autonomous Driving

用户可以指定驾驶速度吗？Bench2Drive-Speed：用于期望速度条件下的自动驾驶的基准和基线

Yuqian Shao, Xiaosong Jia, Langechuan Liu, Junchi Yan

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI (TEAI), Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究所） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 本文提出Bench2Drive-Speed基准，通过引入用户期望速度和超车指令，设计了Speed-Adherence Score和Overtake Score等指标，验证了在不增加真实世界数据收集的情况下，通过重新标注常规驾驶数据可实现速度监督。

Comments Project page: https://thinklab-sjtu.github.io/Bench2Drive-Speed/

LLM4AD: Large Language Models for Autonomous Driving -- Concept, Review, Benchmark, Experiments, and Future Trends

LLM4AD：大型语言模型在自动驾驶中的应用——概念、综述、基准测试、实验与未来趋势

Can Cui, Yunsheng Ma, Sung-Yeon Park, Zichong Yang, Yupeng Zhou, Peiran Liu, Juanwu Lu, Juntong Peng, Jiaru Zhang, Ruqi Zhang, Lingxi Li, Yaobin Chen, Jitesh H. Panchal, Amr Abdelraouf, Rohit Gupta, Kyungtae Han, Ziran Wang

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Institute for Physical Artificial Intelligence (IPAI), Purdue University（普渡大学物理人工智能研究所） ； Department of Computer Science, Purdue University（普渡大学计算机科学系） ； InfoTech Labs, Toyota Motor North America（丰田北美信息技术实验室） 纠错

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

AI总结 本文探讨了将大型语言模型应用于自动驾驶的潜力，提出LLM4AD概念，构建了评估框架，并通过实验和未来趋势分析揭示了挑战与发展方向。

Comments The paper was accepted by the Proceedings of the IEEE

Drive My Way: Preference Alignment of Vision-Language-Action Model for Personalized Driving

Drive My Way: 为个性化驾驶的视觉-语言-动作模型偏好对齐

Zehao Wang, Huaide Jiang, Shuaiwu Dong, Yuping Wang, Hang Qiu, Jiachen Li

机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Drive My Way框架，通过学习用户驾驶习惯和自然语言指令，实现个性化驾驶，提升对用户意图的适应能力。

Comments IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2026); Project website: https://dmw-cvpr.github.io/

TacSIm: A Dataset and Benchmark for Football Tactical Style Imitation

TacSIm: 一场足球战术风格仿真的数据集和基准

Peng Wen, Yuting Wang, Qiurui Wang

专题命中 仿真评测 ：occupancy(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 TacSIm通过模拟英超比赛中的球员动作，提供了一种评估足球战术风格仿真的新方法，利用空间占用相似性和运动向量相似性进行量化评估。

Comments Accepted to CVPR 2026

Traffic Scene Generation from Natural Language Description for Autonomous Vehicles with Large Language Model

基于大语言模型的自然语言描述生成交通场景用于自动驾驶车辆

Bo-Kai Ruan, Hao-Tang Tsui, Yung-Hui Li, Hong-Han Shuai

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； AI Research Center, Hon Hai Research Institute（鸿海研究院人工智能研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出TTSG框架，通过自然语言生成可控交通场景，解决文本到空间布局、无预设位置场景构建及多智能体行为规划问题，实验表明其在安全关键场景中碰撞率低且提升驾驶 captioning 模型性能。

Comments Accepted by WAD@CVPR2026