自动驾驶

Multimodal Action Diffusion for Robust End-to-End Autonomous Driving

多模态动作扩散用于鲁棒的端到端自动驾驶

Jorge Daniel Rodríguez-Vidal, Diego Porres, Gabriel Villalonga Pineda, Antonio M. López Peña

机构 * Computer Vision Center (CVC)（计算机视觉中心） ； Universitat Autònoma de Barcelona (UAB)（巴塞罗那自治大学） 纠错

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

AI总结 提出动作扩散变换器（ADT），通过多模态动作建模和最近邻匹配，在闭环Bench2Drive基准上超越先前最优方法，同时延迟降低十倍。

Comments Preprint. June 1st, 2026. Corresponding author: Jorge Daniel Rodríguez-Vidal

Safe2Drive: Evaluating Safe Driving Behaviors of E2E Autonomous Driving Models

Safe2Drive: 评估端到端自动驾驶模型的安全驾驶行为

Nishad Sahu, Kalpana Panda, Congyuan Yu, Changzhong Qian, Shounak Sural, Ragunathan Rajkumar

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Birla Institute of Technology and Science Pilani（比拉理工学院和科学帕利尼） 纠错

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

AI总结 针对端到端自动驾驶模型在常见安全关键场景中表现脆弱的问题，提出Safe2Drive测试集和安全驾驶评分（SDS），评估发现领先模型在安全场景中驾驶得分大幅下降且SDS较低。

Journal ref CVPR Workshops 2026

StressDream: Steering Video World Models for Robust Policy Evaluation and Improvement

StressDream: 引导视频世界模型实现鲁棒的策略评估与改进

Junwon Seo, Sushant Veer, Ran Tian, Wenhao Ding, Apoorva Sharma, Karen Leung, Edward Schmerling, Marco Pavone, Andrea Bajcsy

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； NVIDIA Research（NVIDIA研究） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出StressDream方法，通过优化扩散视频世界模型的初始噪声，在推理时引导生成高影响且合理的未来场景，以支持鲁棒的策略评估与改进。

Comments Project page: https://junwon.me/StressDream/

Towards Interactive Video World Modeling: Frontiers, Challenges, Benchmarks, and Future Trends

迈向交互式视频世界建模：前沿、挑战、基准与未来趋势

Jiuming Liu, Chaojun Ni, Mengmeng Liu, Chensheng Peng, Fangjinhua Wang, Sitian Shen, Marc Pollefeys, Masayoshi Tomizuka, Ayush Tewari, Per Ola Kristensson

机构 * Department of Engineering, University of Cambridge, U.K.（剑桥大学工程系） ； Peking University（北京大学） ； University of Twente（埃因霍温理工大学） ； Mechanical Systems Control Laboratory, University of California, Berkeley, USA（加州大学伯克利分校机械系统控制实验室） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Microsoft（微软公司） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本文系统综述了交互式世界建模的研究趋势、技术挑战、评估基准，并提出了未来方向，重点在于动作条件可控性、长程交互与记忆以及实时响应性。

Comments Under review. The GitHub repository is publicly available at: https://github.com/liujiuming123/Awesome-Interactive-World-Model

State-Conditional Adversarial Learning: An Off-Policy Visual Domain Transfer Method for End-to-End Imitation Learning

状态条件对抗学习：一种用于端到端模仿学习的离策略视觉域迁移方法

Yuxiang Liu, Shengfan Cao

机构 * University of California, Berkeley, CA, USA（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 针对目标域数据严格离策略、无专家且稀缺的挑战，提出状态条件对抗学习（SCAL），通过状态条件潜在KL散度的判别器估计对齐分布，实现鲁棒的视觉域迁移。