自动驾驶

DriveSafer: End-to-End Autonomous Driving with Safety Guidance

DriveSafer: 结合安全指导的端到端自动驾驶

Shounak Sural, Raj Rajkumar

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DriveSafer框架，通过减少致命性规划失败来提高端到端自动驾驶的安全性，而非单纯提升平均规划质量。

Bench2Drive-Robust: Benchmarking Closed-Loop Autonomous Driving under Deployment Perturbations

Bench2Drive-Robust: 在部署扰动下闭环自动驾驶的基准测试

Zhiyuan Zhang, Zhenghao Jin, Yanlun Peng, Xianda Guo, Haoran Liu, Shaofeng Zhang, Xingjun Ma, Zuxuan Wu, Junchi Yan, Xiaosong Jia, Yu-Gang Jiang

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI (TEAI)（可信具身人工智能研究院） ； Great Wall Motor（长城汽车） ； Sch. of Computer Science & Sch. of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机学院及人工智能学院） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Bench2Drive-Robust，首个针对闭环端到端自动驾驶在现实部署扰动下的设备中心鲁棒性基准测试，评估了三种主要来源的部署相关扰动对自动驾驶系统的影响，揭示了传统图像级腐蚀评估未能完全捕捉的鲁棒性挑战。

DriveMoE: Mixture-of-Experts for Vision-Language-Action Model in End-to-End Autonomous Driving

DriveMoE：面向端到端自动驾驶的视觉-语言-动作混合专家模型

Zhenjie Yang, Yilin Chai, Xiaosong Jia, Qifeng Li, Yuqian Shao, Xuekai Zhu, Haisheng Su, Junchi Yan

机构 * Sch. of Computer Science & Sch. of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院与人工智能学院） ； Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究院） ； Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI（上海多模态具身人工智能重点实验室） ； AnyScale AI Project（AnyScale AI项目） 纠错

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

AI总结 本文提出DriveMoE，一种基于混合专家架构的端到端自动驾驶框架，通过场景专用的视觉混合专家和技能专用的动作混合专家，实现了对复杂驾驶场景的有效处理，展示了在自动驾驶任务中结合视觉和动作混合专家的有效性。

Comments Accepted by CVPR 2026, Project Page: https://thinklab-sjtu.github.io/DriveMoE/

CLAP: Contrastive Latent-space Prompt Optimization for End-to-end Autonomous Driving

CLAP：用于端到端自动驾驶的对比潜在空间提示优化

Ruiyang Zhu, Yuehan He, Boyuan Zheng, Zesen Zhao, Ahmad Chalhoub, Qingzhao Zhang, Z. Morley Mao

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； University of Arizona（亚利桑那大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CLAP方法，通过对比潜在空间提示优化解决自动驾驶中罕见但安全关键的长尾场景问题，利用V2X通信获取数据并优化提示，从而提升规划性能。

Comments 9 pages + appendix

Unleashing the Potential of Diffusion Models for End-to-End Autonomous Driving

释放扩散模型在端到端自动驾驶中的潜力

Yinan Zheng, Tianyi Tan, Bin Huang, Enguang Liu, Ruiming Liang, Jianlin Zhang, Jianwei Cui, Guang Chen, Kun Ma, Hangjun Ye, Long Chen, Ya-Qin Zhang, Xianyuan Zhan, Jingjing Liu

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（人工智能产业研究院（AIR），清华大学） 纠错

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

AI总结 本文通过大规模实车数据和道路测试，系统研究了扩散模型在端到端自动驾驶中的规划能力，提出Hyper Diffusion Planner框架，实现10倍性能提升。