自动驾驶

VL-DPO: Vision-Language-Guided Finetuning for Preference-Aligned Autonomous Driving

VL-DPO：基于视觉语言的偏好对齐自动驾驶微调

Zhefan Xu, Ghassen Jerfel, Marina Haliem, Qi Zhao, Jeonhyung Kang, Khaled S. Refaat

机构 * Waymo 纠错

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

AI总结 本文提出VL-DPO，一种基于视觉语言模型的框架，通过零样本推理生成偏好对来微调自动驾驶模型，以提升与人类驾驶偏好的对齐程度，实验表明该方法在RFS和ADE指标上均优于基线模型。

Comments Published in International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2026 8 pages, 6 figures, 4 tables

HEAT: Heterogeneous End-to-End Autonomous Driving via Trajectory-Guided World Models

HEAT: 基于轨迹引导的世界模型实现异构端到端自动驾驶

Hoonhee Cho, Giwon Lee, Jae-Young Kang, Hyemin Yang, Heejun Park, Kuk-Jin Yoon

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于轨迹引导的学习方法，通过规划轨迹组织训练，使模型能够捕捉驾驶意图的领域不变表示，并结合预测未来潜在特征的世界模型，提高特征一致性并缓解领域偏见，从而在多个异构数据集上实现强性能。

Causality-Aware End-to-End Autonomous Driving via Ego-Centric Joint Scene Modeling

基于因果性的端到端自动驾驶：通过以自身为中心的联合场景建模

Seokha Moon, Minseung Lee, Joon Seo, Jinkyu Kim, Jungbeom Lee

机构 * Korea University（韩国大学） ； Kakao Mobility 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CaAD框架，通过共享潜在场景表示捕捉车辆与周围代理之间的因果依赖关系，以提高端到端自动驾驶的闭环规划性能。

KG-ASG: Collision-Knowledge-Guided Closed-Loop Adversarial Scenario Generation With Primary-Support Attribution

KG-ASG: 基于碰撞知识的闭环对抗场景生成与主支持属性

Cheng Wang, Chen Xiong, Ziwen Wang, Yuchen Zhou, Qiang Liu

机构 * Guangdong Provincial Key Laboratory of Intelligent Transportation System, School of Intelligent Systems Engineering, Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（广东省智能交通系统重点实验室，智能系统工程学院，中山大学深圳校区） 纠错

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

AI总结 本文提出KG-ASG框架，通过碰撞知识引导和主支持属性，提高自动驾驶系统安全验证的对抗有效性、可解释性和可执行性。