自动驾驶

Latent Chain-of-Thought World Modeling for End-to-End Driving

潜在链式思维世界建模用于端到端驾驶

Shuhan Tan, Kashyap Chitta, Yuxiao Chen, Ran Tian, Yurong You, Yan Wang, Wenjie Luo, Yulong Cao, Philipp Krahenbuhl, Marco Pavone, Boris Ivanovic

机构 * UT Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校） ； NVIDIA（英伟达） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Latent-CoT-Drive模型，通过潜在语言整合链式思维推理与决策，提升驾驶性能与安全性，实现更快推理和更优轨迹质量。

Comments Accepted to CVPR 2026

Unveiling the Surprising Efficacy of Navigation Understanding in End-to-End Autonomous Driving

揭示端到端自动驾驶中导航理解的惊人效能

Zhihua Hua, Junli Wang, Pengfei LI, Qihao Jin, Bo Zhang, Kehua Sheng, Yilun Chen, Zhongxue Gan, Wenchao Ding

机构 * College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University（复旦大学智能机器人与先进制造学院） ； Didi Chuxing（滴滴出行） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 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SNG框架，通过真实导航模式高效表示全局导航信息，结合导航路径与分步信息，提升自动驾驶的全局与局部规划能力，实现无需辅助损失函数的高精度导航建模。

Comments 8 pages, 6 figures. ICRA 2026. Code available at https://fudan-magic-lab.github.io/SNG-VLA-web

MVAdapt: Zero-Shot Multi-Vehicle Adaptation for End-to-End Autonomous Driving

MVAdapt：端到端自动驾驶的零样本多车辆适应

Haesung Oh, Jaeheung Park

机构 * Interdisciplinary Program in AI, Seoul National University（人工智能交叉学科项目，首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 MVAdapt通过结合冻结的TransFuser++场景编码器和轻量级物理编码器，提出了一种基于物理条件的多车辆端到端自动驾驶适应框架，实现了对不同车辆的零样本转移和少量样本校准。