自动驾驶

ScenicRules: An Autonomous Driving Benchmark with Multi-Objective Specifications and Abstract Scenarios

ScenicRules：具有多目标规范和抽象场景的自动驾驶基准测试

Kevin Kai-Chun Chang, Ekin Beyazit, Alberto Sangiovanni-Vincentelli, Tichakorn Wongpiromsarn, Sanjit A. Seshia

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 提出ScenicRules基准，通过层次化规则框架和形式化场景模型，在随机环境下评估自动驾驶系统对优先级多目标规范的满足程度。

Comments v2: Minor numerical corrections for Table V. 16 pages, 14 figures, 7 tables. Extended version of paper accepted to 2026 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV 2026). ScenicRules benchmark available at https://github.com/BerkeleyLearnVerify/ScenicRules

Dash2Sim: Closed-Loop Driving Simulation from in-the-wild Dashcam Videos

Dash2Sim: 来自野外行车记录仪视频的闭环驾驶仿真

Anurag Ghosh, Francesco Pittaluga, Khiem Vuong, Angela Chen, Juan Alvarez-Padilla, Manmohan Chandraker, Srinivasa Narasimhan

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； NEC Labs America（NEC美国实验室） ； MIT（麻省理工学院） ； UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

专题命中 仿真评测 ：self-driving(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 提出Dash2Sim框架，将单目行车记录仪视频转化为度量级、地理参考的4D驾驶日志，用于闭环仿真，并构建ROADWork4D基准数据集，验证了施工区场景对规划器的挑战。