自动驾驶

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） 纠错

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。