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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。

2026-08-20 至 2026-08-20 共收录 2 信号源:cs.AI, cs.LG, cs.CV, cs.RO, cs.MA

1. 自动驾驶 2 篇

2606.13840 2026-08-20 cs.RO cs.CV 版本更新 94%

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 自动驾驶 :world model(title,abstract);world models(title,abstract);world model(title,abstract);world models(title,abstract)

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。

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2608.12854 2026-08-20 cs.RO cs.AI cs.CV 版本更新 73%

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 自动驾驶 :world model(abstract);world model(abstract);分类 cs.AI、cs.CV、cs.RO

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。

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