自动驾驶

Scaling-Aware Data Selection for End-to-End Autonomous Driving Systems

面向端到端自动驾驶系统的缩放感知数据选择

Tolga Dimlioglu, Nadine Chang, Maying Shen, Rafid Mahmood, Jose M. Alvarez

机构 * New York University（纽约大学） ； NVIDIA（英伟达） ； University of Ottawa（渥太华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MOSAIC框架，通过分域、拟合神经缩放规律和迭代优化数据混合，提升自动驾驶模型在EPDMS指标上的性能，比基线模型减少80%的数据使用。

Comments Accepted to CVPR 2026, 8 pages of main body and 10 pages of appendix

Pseudo-Expert Regularized Offline RL for End-to-End Autonomous Driving in Photorealistic Closed-Loop Environments

伪专家正则化离线强化学习用于逼真闭环环境中的端到端自动驾驶

Chihiro Noguchi, Takaki Yamamoto

机构 * InfoTech, Toyota Motor Corporation（丰田汽车公司 InfoTech） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于摄像头的端到端离线强化学习框架，通过伪地面真实轨迹正则化提升自动驾驶安全性与效率，实验表明在nuScenes数据集上显著降低碰撞率并提高路线完成度。

Comments Accepted to CVPR Findings 2026

Orion-Lite: Distilling LLM Reasoning into Efficient Vision-Only Driving Models

Orion-Lite：将LLM推理能力蒸馏到高效视觉-only驾驶模型

Jing Gu, Niccolò Cavagnero, Gijs Dubbelman

机构 * Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Orion-Lite，通过潜特征蒸馏和真实轨迹监督，在闭环评估中实现高效视觉-only驾驶模型，超越大规模VLA模型ORION，达到Bench2Drive基准的80.6 Driving Score。

MotionScape: A Large-Scale Real-World Highly Dynamic UAV Video Dataset for World Models

MotionScape: 一个大规模真实世界高动态无人机视频数据集用于世界模型

Zile Guo, Zhan Chen, Enze Zhu, Kan Wei, Yongkang Zou, Xiaoxuan Liu, Lei Wang

机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空天信息创新研究院） ； Jilin University（吉林大学） 纠错

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

AI总结 MotionScape提供高动态无人机视频数据，用于提升世界模型对复杂3D动态的模拟能力，通过语义和几何对齐的标注提升无人机自主导航与决策能力。