自动驾驶

CritiqueDriveVLM: From Verifier-Guided Reinforcement Learning to Latent Thought Distillation for Autonomous Driving

CritiqueDriveVLM：从验证器引导的强化学习到自动驾驶的潜在思想蒸馏

Zhaohong Liu, Hao Ye, Xianlin Zhang, Mengshi Qi

机构 * State Key Laboratory of Networking and Switching Technology（网络与交换技术国家重点实验室） ； School of Digital Media & Design Arts（数字媒体与设计艺术学院） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 提出CritiqueDriveVLM框架解决自动驾驶中推理幻觉等问题，先通过验证器引导的强化学习培养强大教师模型，再用潜在思想蒸馏压缩能力到学生模型，提升性能并大幅降低推理延迟。

Comments Accepted by ECCV 2026

CLEAR: Closed-Loop Reinforcement Learning at Scale for End-to-End Autonomous Driving

CLEAR：用于端到端自动驾驶的大规模闭环强化学习

Yunxiao Shi, Hong Cai, Mohammad Ghavamzadeh, Fatih Porikli

机构 * Qualcomm AI Research（高通人工智能研究中心） 纠错

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

AI总结 研究端到端自动驾驶，针对现有基于视觉语言动作模型的策略多采用模仿学习致闭环规划性能欠佳的问题，提出CLEAR系统，用强化学习进行闭环训练，设计异构管道增加并行模拟环境数量，性能优于先前方法。

PixelPilot: Scalable Vision-Language-Action Models for End-to-End Autonomous Driving

PixelPilot：用于端到端自动驾驶的可扩展视觉-语言-动作模型

Pin Tang, Guoqing Wang, Xiangxuan Ren, Zhongdao Wang, Guodongfang Zhao, Bailan, Chao Ma

机构 * MoE Key Lab of Artificial Intelligence, Institute of AI, Shanghai Jiao Tong University（教育部人工智能重点实验室，上海交通大学人工智能研究院） ； Central Research Institute, Huawei（华为中央研究院） 纠错

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

AI总结 针对现有视觉-语言-动作模型在自动驾驶场景中数据可扩展性有限等问题，提出PixelPilot，采用解耦规划和提升范式，通过知识灌输策略学习，提升了模型性能。

Comments Accepted by ECCV 2026

Video Generation Models as World Models: Efficient Paradigms, Architectures and Algorithms

视频生成模型作为世界模型：高效的范式、架构和算法

Muyang He, Hanzhong Guo, Junxiong Lin, Yizhou Yu

机构 * School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（计算与数据科学学院，香港大学） ； Hong Kong Generative AI Research and Development Center（香港生成式人工智能研究与开发中心） 纠错

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

AI总结 本文系统回顾了考虑效率的世界模拟视频生成框架，提出三维分类方法，展示提升效率对自动驾驶等应用的重要性，并指出高效视频生成向通用世界模拟器演进的关键性。

Mitigating Covariate Shift in Imitation Learning for Autonomous Vehicles Using Latent Space Generative World Models

使用潜在空间生成世界模型减轻自动驾驶模仿学习中的协变量转移

Alexander Popov, Alperen Degirmenci, David Wehr, Shashank Hegde, Ryan Oldja, Alexey Kamenev, Bertrand Douillard, David Nistér, Urs Muller, Ruchi Bhargava, Stan Birchfield, Nikolai Smolyanskiy

机构 * NVIDIA 纠错

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

AI总结 提出用潜在空间生成世界模型解决自动驾驶协变量转移问题，训练时利用世界模型减轻该问题，无需大量训练数据，还引入新感知编码器，实验显示相比之前有显著改进。

Comments 8 pages, 6 figures, original September 2024, accepted at ICRA 2025 Workshop "Robots in the Wild", for associated video file, see https://youtu.be/7m3bXzlVQvU

An Exposure-Time-Aligned Primary-Path Architecture for Autonomous-Driving ECUs

一种曝光时间对齐的主路径架构用于自动驾驶ECU

Toru Saito, Yuki Hagura, Tatsuya Konishi, Satoru Mizusawa, Takumi Yajima

机构 * National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, Japan（日本国家先进工业科学与技术研究院） 纠错

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

AI总结 针对生产车辆从模块化多NN流水线向端到端自动驾驶过渡的需求，提出主路径、曝光时间对齐和共路径共存三项设计原则，在双SoC平台上实现平均296ms的延迟。

UNDREAM: Bridging Differentiable Rendering and Photorealistic Simulation for End-to-end Adversarial Attacks

UNDREAM：为端到端对抗攻击弥合可微渲染与逼真模拟的差距

Mansi Phute, Matthew Hull, Haoran Wang, Alec Helbling, ShengYun Peng, Willian Lunardi, Martin Andreoni, Wenke Lee, Duen Horng Chau

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Technology Innovation Institute（技术创新研究院） 纠错

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

AI总结 针对自动驾驶等安全关键应用中深度学习模型对抗攻击测试问题，介绍UNDREAM框架，通过弥合逼真模拟器与可微渲染器差距，实现对3D物体对抗扰动的端到端优化，开启物理对抗攻击研究新途径。

A Unified Multi-Modal Sensing and Active-Stabilization Framework for Autonomous IoT Nodes in Connectivity-Denied Environments: From Perimeter Sentinel to High-Value Cargo Protection

用于连接受限环境中自主物联网节点的统一多模态传感与主动稳定框架：从周边哨兵到高价值货物保护

Naahi Mumtaj Rihan

专题命中 端到端驾驶 ：LiDAR(abstract)

AI总结 探讨连接受限环境下自主物联网节点需求，提出广义节点架构，扩展其传感与通信模态，通过复合风险指数耦合遥测与地理信息系统，统一两种部署模式并给出分析与实例。