视觉与机器人

自动驾驶

自动驾驶感知、规划、BEV、占用预测、激光雷达和仿真评测。

2026-08-20 至 2026-08-20 共收录 3 篇信号源：cs.RO, cs.CV, eess.IV, cs.AI

1. 端到端驾驶 3 篇

2608.12854 2026-08-20 cs.RO cs.AI cs.CV 版本更新 85%

BrainWAM: Action-Space Coordination of Semantic Priors and Predictive Dynamics for Autonomous Driving

BrainWAM：面向自动驾驶的语义先验与预测动力学的动作空间协调框架

Bing Zhan, Shuyao Shang, Shuo Lu, Yuan Xu, Zhao Wang, Yida Wang, Xueyang Zhang, Kun Zhan, Jiahao Gu

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences (CASIA)（中国科学院自动化研究所）； Li Auto Inc.（理想汽车）

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

AI总结该研究针对自动驾驶中语义与预测动力学的规划需求，提出BrainWAM框架，通过结构化动作空间协调及异步整流流推理，在NAVSIM数据集上实现最优性能，优于仅VLA或仅WAM方法。

2606.13840 2026-08-20 cs.RO cs.CV 版本更新 81%

Multi-Agent Embodied Autonomous Driving (MAEAD): From V2X Information Exchange to Shared World Models

多智能体具身自动驾驶：从V2X信息交换到共享世界模型

Senkang Hu, Zhengru Fang, Yihang Tao, Zihan Fang, Yiqin Deng, Yuguang Fang

机构 * Lingnan University, Hong Kong（岭南大学（香港））

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

AI总结本文综述了从单车智能向多智能体具身系统转变的自动驾驶技术，通过共享世界模型实现感知共享、意图推断和协同规划，并指出了在仿真评估、实时安全保证等方面的研究空白。

2608.19085 2026-08-20 cs.RO cs.AI 新提交 62%

DA-WAM: Decision-Aligned Future Latents for Driving World Models

DA-WAM：面向驾驶世界模型的决策对齐未来潜变量

Ruiguo Zhong, Benshan Ma, Xiaolong Chen, Lang Zhang, Mingyue Feng, Yaonong Wang, Pei Liu, Jun Ma

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））； Leapmotor（零跑汽车）； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）

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

AI总结 DA-WAM 是统一预测表示学习等模块的驾驶世界模型框架，通过动作条件未来潜变量实现决策对齐，在 NAVSIM 数据集上达到最优性能，验证了关键组件的有效性。