自动驾驶

GSDrive: Reinforcing Driving Policies by Multi-mode Future Trajectory Probing with 3D Gaussian Splatting Environment

GSDrive: 通过多模式未来轨迹探查与3D高斯点散布环境强化驾驶策略

Ziang Guo, Chen Min, Xuefeng Zhang, Yixiao Zhou, Shuo Wang, Sifa Zheng, Dzmitry Tsetserukou, Zufeng Zhang

机构 * Intelligent Space Robotics Laboratory, Skolkovo Institute of Science and Technology（斯克尔科维科学与技术研究院智能空间机器人实验室） ； Research Center for Intelligent Computing Systems, SKLP, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所智能计算系统研究中心，SKLP） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong, China（香港大学电子与电气工程系） ； SuZhou Automotive Research Institute, Tsinghua University（清华大学苏州汽车研究院） ； School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与移动系统学院） 纠错

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

AI总结 GSDrive通过多模式轨迹探查和3D高斯点散布环境，结合模仿学习与强化学习，提升端到端自动驾驶的训练效果与鲁棒性。

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PCASim: Promptable Closed-loop Adversarial Simulation for Urban Traffic Environment

PCASim：可提示的闭环对抗模拟用于城市交通环境

Chuancheng Zhang, Zhenhao Wang, Kaizheng Li, Yaran Lin, Qiang Guo, Bin Jiang

机构 * Shenzhen Research Institute of Shandong University（山东大学深圳研究院） ； School of Airspace Science and Engineering（空天科学与工程学院） ； School of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出PCASim框架，通过结合对抗场景生成与安全代理训练，提升城市交通环境中的安全性和鲁棒性，实验表明其在领域特定语言生成准确率、场景转换成功率和避障能力方面均有显著提升。