视觉与机器人

世界模型

面向环境建模、时序预测、仿真规划、具身智能和自动驾驶的世界模型方法与应用。

2026-07-02 至 2026-07-02 共收录 2 篇信号源：cs.AI, cs.LG, cs.CV, cs.RO, cs.MA

1. 自动驾驶 2 篇

2601.04453 2026-07-02 cs.CV 版本更新 90%

UniDrive-WM: Unified Understanding, Planning and Generation World Model for Autonomous Driving

UniDrive-WM：面向自动驾驶的统一理解、规划和生成世界模型

Zhexiao Xiong, Xin Ye, Burhan Yaman, Sheng Cheng, Yiren Lu, Jingru Luo, Nathan Jacobs, Liu Ren

机构 * Bosch Research North America & Bosch Center for Artificial Intelligence (BCAI)（博世北美研究院与博世人工智能中心）； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学）； Arizona State University（亚利桑那州立大学）； Case Western Reserve University（凯斯西储大学）

专题命中自动驾驶：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；world models(abstract)；world models(abstract)

AI总结提出UniDrive-WM，一个基于VLM的统一世界模型，联合执行场景理解、轨迹规划和未来图像生成，在Bench2Drive上轨迹误差降低7.3%，碰撞率降低10.4%。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project Page: https://unidrive-wm.github.io/UniDrive-WM

2604.04198 2026-07-02 cs.CV cs.RO 版本更新 87%

DriveVA: Video Action Models are Zero-Shot Drivers

DriveVA: 视频动作模型是零样本驱动器

Mengmeng Liu, Diankun Zhang, Jiuming Liu, Jianfeng Cui, Hongwei Xie, Guang Chen, Hangjun Ye, Michael Ying Yang, Francesco Nex, Hao Cheng

机构 * University of Twente（特温特大学）； Xiaomi EV（小米电动汽车）； University of Cambridge（剑桥大学）； University of Bath（巴斯大学）

专题命中自动驾驶：world model(abstract)；world-model(abstract)；driving world model(abstract)；world model(abstract)

AI总结 DriveVA提出了一种新的自动驾驶世界模型，通过共享潜在生成过程联合解码未来视觉预测和动作序列，提升跨数据集和传感器配置的泛化能力，减少碰撞率和误差。

Comments Accepted to ECCV 2026. 30 pages, 12 figures, 11 tables