自动驾驶

Asset Harvester: Extracting 3D Assets from Autonomous Driving Logs for Simulation

资产收割者：从自动驾驶日志中提取3D资产用于模拟

Tianshi Cao, Jiawei Ren, Yuxuan Zhang, Jaewoo Seo, Jiahui Huang, Shikhar Solanki, Haotian Zhang, Mingfei Guo, Haithem Turki, Muxingzi Li, Yue Zhu, Sipeng Zhang, Zan Gojcic, Sanja Fidler, Kangxue Yin

机构 * NVIDIA 纠错

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

AI总结 本文提出Asset Harvester，通过图像到3D模型的端到端流程，将稀疏的现实日志中物体观测转换为完整的模拟资产，结合大规模数据整理、几何感知预处理和鲁棒训练方案，解决自动驾驶数据中的稀疏视角等挑战。

Comments NVIDIA white paper. The project page: https://research.nvidia.com/labs/sil/projects/asset-harvester/

Vision-Based Natural Language Scene Understanding for Autonomous Driving: An Extended Dataset and a New Model for Traffic Scene Description Generation

基于视觉的自然语言场景理解用于自动驾驶：一个扩展数据集和一个用于交通场景描述生成的新模型

Danial Sadrian Zadeh, Otman A. Basir, Behzad Moshiri

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Waterloo（滑铁卢大学电气与计算机工程系） ； School of Electrical and Computer Engineering, College of Engineering, University of Tehran（德黑兰大学电气与计算机工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于视觉的自然语言场景理解模型，通过扩展数据集和混合注意力机制，提升自动驾驶中交通场景描述生成的准确性和丰富性。

Comments Under review at Computer Vision and Image Understanding (submitted July 25, 2025)

nuPlan-R: A Closed-Loop Planning Benchmark for Autonomous Driving via Reactive Multi-Agent Simulation

Mingxing Peng, Ruoyu Yao, Xusen Guo, Jun Ma

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Intelligent Transportation Thrust（智能交通方向） ； Robotics and Autonomous Systems Thrust（机器人与自主系统方向） ； Division of Emerging Interdisciplinary Areas（新兴跨学科领域部门） 纠错

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

Comments 8 pages, 3 figures

Scalable Offline Metrics for Autonomous Driving

Animikh Aich, Adwait Kulkarni, Eshed Ohn-Bar

机构 * College of Engineering, Boston University（波士顿大学工程学院） 纠错

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

Comments Accepted at IROS 2025 (IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems); typos corrected

Seeking to Collide: Online Safety-Critical Scenario Generation for Autonomous Driving with Retrieval Augmented Large Language Models

Yuewen Mei, Tong Nie, Jian Sun, Ye Tian

机构 * Dept. of Traf. Eng. Tongji University Shanghai, China ； Dept. of Civ. \& Envir. Eng. The Hong Kong Polytechnic University Hong Kong SAR, China 纠错

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

Comments Accepted at IEEE ITSC 2025

Journal ref IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems, 2025

EMT: A Visual Multi-Task Benchmark Dataset for Autonomous Driving

Nadya Abdel Madjid, Murad Mebrahtu, Abdulrahman Ahmad, Abdelmoamen Nasser, Bilal Hassan, Naoufel Werghi, Jorge Dias, Majid Khonji

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

Comments 19 pages, 6 figures

Discrete Contrastive Learning for Diffusion Policies in Autonomous Driving

Kalle Kujanpää, Daulet Baimukashev, Farzeen Munir, Shoaib Azam, Tomasz Piotr Kucner, Joni Pajarinen, Ville Kyrki

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

WayveScenes101: A Dataset and Benchmark for Novel View Synthesis in Autonomous Driving

Jannik Zürn, Paul Gladkov, Sofía Dudas, Fergal Cotter, Sofi Toteva, Jamie Shotton, Vasiliki Simaiaki, Nikhil Mohan

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

Comments 7 pages

TorchDriveEnv: A Reinforcement Learning Benchmark for Autonomous Driving with Reactive, Realistic, and Diverse Non-Playable Characters

Jonathan Wilder Lavington, Ke Zhang, Vasileios Lioutas, Matthew Niedoba, Yunpeng Liu, Dylan Green, Saeid Naderiparizi, Xiaoxuan Liang, Setareh Dabiri, Adam Ścibior, Berend Zwartsenberg, Frank Wood

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

Simulation-based reinforcement learning for real-world autonomous driving

Błażej Osiński, Adam Jakubowski, Piotr Miłoś, Paweł Zięcina, Christopher Galias, Silviu Homoceanu, Henryk Michalewski

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

Intent-Aware Autonomous Driving: A Case Study on Highway Merging Scenarios

Nishtha Mahajan, Qi Zhang

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

Rethinking Imitation-based Planner for Autonomous Driving

Jie Cheng, Yingbing Chen, Xiaodong Mei, Bowen Yang, Bo Li, Ming Liu

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

Comments Project website https://jchengai.github.io/planTF

Autonomous Driving with Deep Reinforcement Learning in CARLA Simulation

Jumman Hossain

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

CIRL: Controllable Imitative Reinforcement Learning for Vision-based Self-driving

Xiaodan Liang, Tairui Wang, Luona Yang, Eric Xing

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

Comments To appear in ECCV 2018

Fractional Collisions: A Framework for Risk Estimation of Counterfactual Conflicts using Autonomous Driving Behavior Simulations

Sreeja Roy-Singh, Sarvesh Kolekar, Daniel P. Bonny, Kyle Foss

机构 * Nuro AI 纠错

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

Journal ref CVPR 2025 - Workshop on Data-Driven Autonomous Driving Simulation (DDADS)

CostNav: A Navigation Benchmark for Real-World Economic-Cost Evaluation of Physical AI Agents

CostNav：一个用于现实世界经济成本评估的物理AI代理导航基准

Haebin Seong, Sungmin Kim, Yongjun Cho, Myunchul Joe, Geunwoo Kim, Yubeen Park, Sunhoo Kim, Samwoo Seong, Yoonshik Kim, Suhwan Choi, Jaeyoon Jung, Jiyong Youn, Jinmyung Kwak, Sunghee Ahn, Jaemin Lee, Younggil Do, Seungyeop Yi, Woojin Cheong, Minhyeok Oh, Minchan Kim, Seongjae Kang, Youngjae Yu, Yunsung Lee

机构 * KAIST（韩国国立科学技术院） ； University of California, Irvine（加州大学 Irvine 分校） ； Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

专题命中 仿真评测 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI

AI总结 CostNav引入了一个经济导航基准，通过结合物理模拟和行业数据，评估AI代理的经济可行性，发现高任务成功率并不保证经济性，CANVAS在非零SLA合规性下表现最佳。

Diffusion-guided Generalizable Enhancer for Urban Scene Reconstruction

基于扩散的通用增强器用于城市场景重建

Henry Che, Jingkang Wang, Yun Chen, Ze Yang, Sivabalan Manivasagam, Raquel Urtasun

机构 * Waabi ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 本文提出GenRe，一种基于扩散的通用增强器，用于城市场景重建，通过学习不同场景中的生成先验，高效地生成稳健且高保真的表示，能够可靠地泛化到挑战性的未见过的视角，从而在自动驾驶中实现鲁棒和可扩展的传感器模拟。

Comments ICRA 2026. Project page: https://waabi.ai/genre

nuCarla: A nuScenes-Style Bird's-Eye View Perception Dataset for CARLA Simulation

Zhijie Qiao, Zhong Cao, Henry X. Liu

机构 * Civil and Environmental Engineering, University of Michigan（密歇根大学土木与环境工程学院） ； Transportation Research Institute, University of Michigan（密歇根大学交通研究所） 纠错

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

NAVSIM: Data-Driven Non-Reactive Autonomous Vehicle Simulation and Benchmarking

Daniel Dauner, Marcel Hallgarten, Tianyu Li, Xinshuo Weng, Zhiyu Huang, Zetong Yang, Hongyang Li, Igor Gilitschenski, Boris Ivanovic, Marco Pavone, Andreas Geiger, Kashyap Chitta

专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；end-to-end driving(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI

Comments NeurIPS 2024 Datasets and Benchmarks

GINA-3D: Learning to Generate Implicit Neural Assets in the Wild

Bokui Shen, Xinchen Yan, Charles R. Qi, Mahyar Najibi, Boyang Deng, Leonidas Guibas, Yin Zhou, Dragomir Anguelov

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

Comments Accepted by CVPR 2023; Our WOD-ObjectAsset can be accessed through waymo.com/open

SafeGen: Goal-Conditioned Video Diffusion of Safety-Critical Scenarios for VLM-Based Autonomous Driving

SafeGen：基于视觉语言模型的自动驾驶安全关键场景的目标条件视频扩散

Jiangfan Liu, Zexuan Cui, Tianyuan Zhang, Zonglei Jing, Zonghao Ying, Yaoyuan Zhang, Jiakai Wang, Xiaoqi Jiang, Aishan Liu, Xianglong Liu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） ； Chery Automobile Co., Ltd.（奇瑞汽车股份有限公司） 纠错

专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(title)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对VLM在自动驾驶系统中的应用，提出SafeGen框架，将场景生成设为目标条件扩散过程，引入上下文接地最终状态推理和最终状态条件下的视频演化，实验表明该框架能提升评判得分，微调后可提高真实驾驶场景性能。

ROAD-Waymo: A Large-Scale Action Awareness Dataset for Autonomous Driving

ROAD-Waymo：一个用于自动驾驶的大规模动作感知数据集

Salman Khan, Izzeddin Teeti, Reza Javanmard Alitappeh, Mihaela C. Stoian, Eleonora Giunchiglia, Gurkirt Singh, Andrew Bradley, Fabio Cuzzolin

机构 * Oxford Brookes University（奥克斯福德布鲁克斯大学） ； MAZUST ； University of Oxford（牛津大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(title)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出ROAD-Waymo数据集，用于道路场景中代理、动作等检测技术开发与基准测试，比现有数据集更大更具挑战性，含大量标注数据，通过新注释管道增强完整性，还能解决不同国家道路场景的域适应问题。

Self-Driving Vehicle Verification Towards a Benchmark

自动驾驶车辆验证：一个基准

Nima Roohi, Ramneet Kaur, James Weimer, Oleg Sokolsky, Insup Lee

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一个简单的形式化模型用于自动驾驶车辆，尽管经过简化后其安全性已手动证明，但目前尚无自动形式化验证工具支持其动态特性，旨在为形式化验证工具提供挑战。

Comments 7 pages

Benchmarking Vision Foundation Models for Input Monitoring in Autonomous Driving

在自动驾驶中基于视觉基础模型的输入监控基准测试

Mert Keser, Halil Ibrahim Orhan, Niki Amini-Naieni, Gesina Schwalbe, Alois Knoll, Matthias Rottmann

机构 * Continental AG（大陆汽车集团） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； University of Lübeck（吕贝克大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； University of Wuppertal（伍珀塔尔大学） 纠错

专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(title)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种基于视觉基础模型和密度建模技术的统一方法，用于检测语义和协变量偏移，通过全面基准测试评估了VFM在复杂条件下的OOD分类能力，并证明其在识别高风险输入方面优于现有方法。

ROMAN: Reward-Orchestrated Multi-Head Attention Network for Autonomous Driving System Testing

ROMAN：基于奖励协调的多头注意力网络用于自动驾驶系统测试

Jianlei Chi, Yuzhen Wu, Jiaxuan Hou, Xiaodong Zhang, Ming Fan, Suhui Sun, Weijun Dai, Bo Li, Jianguo Sun, Jun Sun

机构 * IEEE Publication Technology Group（IEEE出版技术组） ； Hangzhou Institute of Technology, Xidian University（杭州科技学院，西安电子科技大学） ； Qingdao Port International Co., Ltd.（青岛港口国际有限公司） ； Shandong Port Qingdao Port Group Co., Ltd.（山东港口青岛港集团有限公司） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(title)；分类 cs.CV

AI总结 ROMAN通过结合多头注意力网络与交通法规加权机制，生成高风险违规场景，提升自动驾驶系统测试的全面性与针对性。

Comments The manuscript includes 13 pages, 8 tables, and 7 figures

Experimental Evaluation of Security Attacks on Self-Driving Car Platforms

自动驾驶平台安全攻击的实验评估

Viet K. Nguyen, Nathan Lee, Mohammad Husain

专题命中 仿真评测 ：self-driving(title)；分类 eess.IV

AI总结 本文通过实验评估了五种攻击类型对低成本自动驾驶平台的影响，揭示了不同攻击产生的特征指纹，为攻击监测和防御机制提供基础。

Driving with Regulation: Trustworthy and Interpretable Decision-Making for Autonomous Driving with Retrieval-Augmented Reasoning

Tianhui Cai, Yifan Liu, Zewei Zhou, Haoxuan Ma, Seth Z. Zhao, Zhiwen Wu, Xu Han, Zhiyu Huang, Jiaqi Ma

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

Towards Physics-informed Spatial Intelligence with Human Priors: An Autonomous Driving Pilot Study

Guanlin Wu, Boyan Su, Yang Zhao, Pu Wang, Yichen Lin, Hao Frank Yang

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(title)；分类 cs.CV

Comments NeurIPS 2025 (Spotlight)

Scenario-based Decision-making Using Game Theory for Interactive Autonomous Driving: A Survey

Zhihao Lin, Zhen Tian

机构 * School of Engineering, University of Glasgow（格拉斯哥大学工程学院） 纠错

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

Comments This paper provides a comprehensive review for scenario-based game-theoretic methods

Toward a Holistic Multi-Criteria Trajectory Evaluation Framework for Autonomous Driving in Mixed Traffic Environment

Nouhed Naidja, Stéphane Font, Marc Revilloud, Guillaume Sandou

机构 * CentraleSupelec, Laboratoire des signaux et systemes (L2S)（中央理工大学信号与系统实验室） ； Institut VEDECOM, Versailles, France（VEDECOM研究所） ； Gif-sur-Yvette, France（吉夫-sur-易夫，法国） 纠错

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

Journal ref 8th International Conference on Intelligent Robotics and Control Engineering (IRCE), Aug 2025, Kunming, China